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

    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

    YOLOv5_Lite
    轻量级实时检测模型,适合低功耗设备运行。
  • EfficientDet Lite

    EfficientDet_Lite
    基于 EfficientDet 的优化版本,平衡精度与速度。

快速入门 🚀

  1. 下载预训练模型:
    mkdir -p tensorflow_lite/models/object_detection
    cd tensorflow_lite/models/object_detection
    
  2. 使用模型进行推理:
    TensorFlow_Lite_推理流程
    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