基于Tensorflow Lite的Android Java人脸表情识别

Question

from tensorflow.contrib import lite
converter=lite.TFLiteConverter.from_keras_model_file
            ("train_model.h5")
tflite_model = converter.convert()
open ("model.tflite" , "wb") .write(tflite_model)

我成功地获得了tflite文件。

在android部分，我选择了Java语言来加载tflite文件和预测新图像的情绪。我已经过了Tensorflow-lite网站中给出的“图像分类”的例子，但是我很困惑如何使用它。我不知道如何阅读tflite并用它来预测新图像的输出并在android应用上显示结果。请帮助我一些好的资源和解释

Answer 1

这里有一篇关于如何在Android上使用图像分类TFLite模型的好博文:https://medium.com/tensorflow/using-tensorflow-lite-on-android-9bbc9cb7d69d

如何运行推论很大程度上取决于模型是如何构建的以及它需要什么输入。如果上面博客文章中的方法不起作用，您将不得不手动组合张量以提供给模型。这个codelab中的代码就是这样做的。

另一个要考虑的选项是ML套件中的人脸检测API。它通过检测微笑的曲率来完成你想要的部分（虽然不是全部）。