TensorFlow Lite là một giải pháp gọn nhẹ do TensorFlow cung cấp để chạy các mô hình máy học trên thiết bị di động và thiết bị IoT. Khi trình thông dịch TensorFlow Lite xử lý mô hình nhận dạng đối tượng với khung từ camera của thiết bị di động làm đầu vào, đầu ra thường bao gồm một số giai đoạn để cuối cùng đưa ra dự đoán về các đối tượng có trong hình ảnh.
Đầu tiên, khung đầu vào từ camera của thiết bị di động được đưa vào trình thông dịch TensorFlow Lite. Sau đó, trình thông dịch sẽ xử lý trước hình ảnh đầu vào bằng cách chuyển đổi nó thành định dạng phù hợp với mô hình học máy. Bước tiền xử lý này thường liên quan đến việc thay đổi kích thước hình ảnh để phù hợp với kích thước đầu vào mà mô hình mong đợi, chuẩn hóa các giá trị pixel và có khả năng áp dụng các phép biến đổi khác cụ thể cho kiến trúc mô hình.
Tiếp theo, hình ảnh được xử lý trước sẽ được chuyển qua mô hình nhận dạng đối tượng trong trình thông dịch TensorFlow Lite. Mô hình xử lý hình ảnh bằng cách sử dụng các tham số và kiến trúc đã học để đưa ra dự đoán về các đối tượng có trong khung. Những dự đoán này thường bao gồm thông tin như nhãn lớp của các đối tượng được phát hiện, vị trí của chúng trong ảnh và điểm tin cậy liên quan đến từng dự đoán.
Sau khi mô hình đưa ra dự đoán, trình thông dịch TensorFlow Lite sẽ xuất thông tin này ở định dạng có cấu trúc mà ứng dụng sử dụng mô hình có thể sử dụng. Đầu ra này có thể khác nhau tùy thuộc vào yêu cầu cụ thể của ứng dụng, nhưng thường bao gồm các lớp đối tượng được phát hiện, các hộp giới hạn phác thảo các đối tượng trong ảnh và điểm tin cậy liên quan.
Ví dụ: nếu mô hình nhận dạng đối tượng được đào tạo để phát hiện các đối tượng phổ biến như ô tô, người đi bộ và biển báo giao thông, thì đầu ra từ trình thông dịch TensorFlow Lite có thể bao gồm các dự đoán như "ô tô" với hộp giới hạn chỉ định vị trí của ô tô trong hình ảnh và điểm tin cậy cho thấy sự chắc chắn của mô hình về dự đoán.
Đầu ra của trình thông dịch TensorFlow Lite cho mô hình học máy nhận dạng đối tượng xử lý khung từ camera của thiết bị di động bao gồm xử lý trước hình ảnh đầu vào, chuyển nó qua mô hình để suy luận và đưa ra dự đoán về các đối tượng có trong hình ảnh ở định dạng có cấu trúc thích hợp cho việc xử lý tiếp theo của ứng dụng.
Các câu hỏi và câu trả lời gần đây khác liên quan đến Các nguyên tắc cơ bản về EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Làm cách nào người ta có thể sử dụng lớp nhúng để tự động gán các trục thích hợp cho biểu đồ biểu diễn các từ dưới dạng vectơ?
- Mục đích của việc gộp tối đa trong CNN là gì?
- Quá trình trích xuất đặc điểm trong mạng thần kinh tích chập (CNN) được áp dụng như thế nào để nhận dạng hình ảnh?
- Có cần thiết phải sử dụng chức năng học không đồng bộ cho các mô hình học máy chạy trong TensorFlow.js không?
- Tham số số lượng từ tối đa của API TensorFlow Keras Tokenizer là gì?
- API TensorFlow Keras Tokenizer có thể được sử dụng để tìm những từ thường gặp nhất không?
- TOCO là gì?
- Mối quan hệ giữa một số kỷ nguyên trong mô hình học máy và độ chính xác của dự đoán khi chạy mô hình là gì?
- API gói hàng xóm trong Học tập có cấu trúc thần kinh của TensorFlow có tạo ra tập dữ liệu đào tạo tăng cường dựa trên dữ liệu biểu đồ tự nhiên không?
- API hàng xóm gói trong Học tập có cấu trúc thần kinh của TensorFlow là gì?
Xem thêm câu hỏi và câu trả lời trong Nguyên tắc cơ bản về EITC/AI/TFF TensorFlow
Thêm câu hỏi và câu trả lời:
- Cánh đồng: Trí tuệ nhân tạo
- chương trình: Các nguyên tắc cơ bản về EITC/AI/TFF TensorFlow (đi đến chương trình chứng nhận)
- Bài học: Lập trình TensorFlow (đến bài học liên quan)
- Chủ đề: Giới thiệu TensorFlow Lite (đi đến chủ đề liên quan)