Ang TensorFlow Lite ay isang magaan na solusyon na ibinigay ng TensorFlow para sa pagpapatakbo ng mga modelo ng machine learning sa mga mobile at IoT device. Kapag ang TensorFlow Lite interpreter ay nagpoproseso ng object recognition model na may frame mula sa isang mobile device camera bilang input, ang output ay karaniwang nagsasangkot ng ilang yugto upang sa huli ay makapagbigay ng mga hula tungkol sa mga bagay na nasa larawan.
Una, ang input frame mula sa camera ng mobile device ay inilalagay sa TensorFlow Lite interpreter. Pagkatapos ay i-preprocess ng interpreter ang input image sa pamamagitan ng pag-convert nito sa isang format na angkop para sa machine learning model. Ang paunang pagproseso na hakbang na ito ay karaniwang nagsasangkot ng pagbabago ng laki ng imahe upang tumugma sa laki ng input na inaasahan ng modelo, pag-normalize ng mga halaga ng pixel, at potensyal na paglalapat ng iba pang mga pagbabagong partikular sa arkitektura ng modelo.
Susunod, ang preprocessed na imahe ay ipinapasa sa object recognition model sa loob ng TensorFlow Lite interpreter. Pinoproseso ng modelo ang imahe gamit ang mga natutunang parameter at arkitektura nito upang makabuo ng mga hula tungkol sa mga bagay na nasa frame. Karaniwang kinabibilangan ng mga hulang ito ang impormasyon gaya ng mga label ng klase ng mga bagay na nakita, ang kanilang mga lokasyon sa larawan, at ang mga marka ng kumpiyansa na nauugnay sa bawat hula.
Kapag nagawa na ng modelo ang mga hula nito, ilalabas ng TensorFlow Lite interpreter ang impormasyong ito sa isang structured na format na magagamit ng application na gumagamit ng modelo. Maaaring mag-iba ang output na ito depende sa mga partikular na kinakailangan ng application, ngunit karaniwang kasama ang mga nakitang klase ng object, mga bounding box na nagbabalangkas sa mga bagay sa larawan, at ang nauugnay na mga marka ng kumpiyansa.
Halimbawa, kung ang object recognition model ay sinanay na tumukoy ng mga karaniwang bagay tulad ng mga kotse, pedestrian, at traffic sign, ang output mula sa TensorFlow Lite interpreter ay maaaring magsama ng mga hula gaya ng "kotse" na may bounding box na tumutukoy sa lokasyon ng kotse sa larawan at marka ng kumpiyansa na nagsasaad ng katiyakan ng modelo tungkol sa hula.
Ang output ng TensorFlow Lite interpreter para sa isang object recognition machine learning model na nagpoproseso ng frame mula sa isang mobile device camera ay nagsasangkot ng paunang pagproseso ng input image, pagpasa nito sa modelo para sa inference, at pagbibigay ng mga hula tungkol sa mga bagay na nasa larawan sa isang structured na format angkop para sa karagdagang pagproseso ng aplikasyon.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Paano magagamit ng isang tao ang isang layer ng pag-embed upang awtomatikong magtalaga ng mga wastong axes para sa isang plot ng representasyon ng mga salita bilang mga vector?
- Ano ang layunin ng max pooling sa isang CNN?
- Paano inilalapat ang proseso ng pagkuha ng tampok sa isang convolutional neural network (CNN) sa pagkilala ng imahe?
- Kailangan bang gumamit ng asynchronous learning function para sa mga machine learning model na tumatakbo sa TensorFlow.js?
- Ano ang maximum na bilang ng mga salita ng parameter ng TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Maaari bang magamit ang TensorFlow Keras Tokenizer API upang mahanap ang pinakamadalas na salita?
- Ano ang TOCO?
- Ano ang kaugnayan sa pagitan ng ilang panahon sa isang machine learning model at ang katumpakan ng hula mula sa pagpapatakbo ng modelo?
- Gumagawa ba ang pack neighbors API sa Neural Structured Learning ng TensorFlow ng augmented training dataset batay sa natural na data ng graph?
- Ano ang pack neighbors API sa Neural Structured Learning ng TensorFlow ?
Tingnan ang higit pang mga tanong at sagot sa EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals