TensorFlow Lite 是 Google 提供的轻量级机器学习框架,专为移动和嵌入式设备优化。目标检测模型是其核心应用场景之一,可用于实时识别图像中的物体。
常见模型类型 📦
MobileNet SSD
适用于移动端的高效检测模型,支持多种物体分类。YOLOv5 Lite
轻量级实时检测模型,适合低功耗设备运行。EfficientDet Lite
基于 EfficientDet 的优化版本,平衡精度与速度。
快速入门 🚀
- 下载预训练模型:
mkdir -p tensorflow_lite/models/object_detection cd tensorflow_lite/models/object_detection
- 使用模型进行推理:
需要配置 TensorFlow Lite 库并加载 `.tflite` 文件。
相关资源 📚
如需进一步了解模型训练或优化方法,可访问 TensorFlow Lite 官方教程。