欢迎学习使用 TensorFlow Lite Micro 实现目标检测！以下内容将帮助你快速入门并了解相关实践。

📚 简介

TensorFlow Lite Micro 是 TensorFlow 的轻量级版本，专为微控制器（MCU）和嵌入式设备设计。目标检测是其典型应用场景之一，可应用于智能安防、工业自动化等领域。

📌 快速入门步骤

  1. 选择模型
    推荐使用 MobileNetV2 或 YOLOv5 等优化后的模型

    MobileNetV2

  2. 模型转换
    使用 TensorFlow Lite Converter 将训练好的模型转换为 .tflite 格式

    TensorFlow Lite Converter

  3. 部署到设备
    结合 Arduino IDE 或 PlatformIO 进行代码开发

    Arduino IDE

📦 模型选择建议

  • 轻量级模型：MobileNetV2（适合资源受限场景）
  • 高精度模型：YOLOv5（需注意内存占用）
  • 自定义模型：通过 TensorFlow Lite Micro 官方文档 转换训练模型

📌 代码示例框架

// 加载模型
tflite::MicroModelTflite model = tflite::MicroModelTflite::CreateFromFile(...);

// 预处理图像
cv::Mat input_image = ...;
preprocess(input_image, model.input_tensor());

// 运行推理
model.Run(...);

// 处理输出
std::vector<ObjectDetectionResult> results = model.GetResults();
for (const auto& result : results) {
  std::cout << "检测到: " << result.label << " 置信度: " << result.score << std::endl;
}

📌 扩展阅读

📝 提示：在嵌入式部署中，建议优先选择量化模型以降低内存占用。