Το TensorFlow Lite είναι μια ελαφριά λύση που παρέχεται από την TensorFlow για την εκτέλεση μοντέλων μηχανικής εκμάθησης σε κινητές συσκευές και συσκευές IoT. Όταν ο διερμηνέας TensorFlow Lite επεξεργάζεται ένα μοντέλο αναγνώρισης αντικειμένων με ένα πλαίσιο από κάμερα κινητής συσκευής ως είσοδο, η έξοδος συνήθως περιλαμβάνει πολλά στάδια για να παρέχει τελικά προβλέψεις σχετικά με τα αντικείμενα που υπάρχουν στην εικόνα.
Πρώτον, το πλαίσιο εισόδου από την κάμερα της κινητής συσκευής τροφοδοτείται στον διερμηνέα TensorFlow Lite. Στη συνέχεια, ο διερμηνέας προεπεξεργάζεται την εικόνα εισόδου μετατρέποντάς την σε μορφή κατάλληλη για το μοντέλο μηχανικής εκμάθησης. Αυτό το βήμα προεπεξεργασίας συνήθως περιλαμβάνει την αλλαγή του μεγέθους της εικόνας ώστε να ταιριάζει με το μέγεθος εισόδου που αναμένεται από το μοντέλο, την κανονικοποίηση των τιμών των εικονοστοιχείων και ενδεχομένως την εφαρμογή άλλων μετασχηματισμών ειδικά για την αρχιτεκτονική του μοντέλου.
Στη συνέχεια, η προεπεξεργασμένη εικόνα περνά μέσα από το μοντέλο αναγνώρισης αντικειμένου μέσα στον διερμηνέα TensorFlow Lite. Το μοντέλο επεξεργάζεται την εικόνα χρησιμοποιώντας τις μαθημένες παραμέτρους και την αρχιτεκτονική του για να δημιουργήσει προβλέψεις σχετικά με τα αντικείμενα που υπάρχουν στο πλαίσιο. Αυτές οι προβλέψεις συνήθως περιλαμβάνουν πληροφορίες όπως οι ετικέτες κλάσεων των αντικειμένων που ανιχνεύονται, οι τοποθεσίες τους στην εικόνα και οι βαθμολογίες εμπιστοσύνης που σχετίζονται με κάθε πρόβλεψη.
Μόλις το μοντέλο κάνει τις προβλέψεις του, ο διερμηνέας TensorFlow Lite εξάγει αυτές τις πληροφορίες σε μια δομημένη μορφή που μπορεί να χρησιμοποιηθεί από την εφαρμογή που χρησιμοποιεί το μοντέλο. Αυτή η έξοδος μπορεί να ποικίλλει ανάλογα με τις ειδικές απαιτήσεις της εφαρμογής, αλλά συνήθως περιλαμβάνει τις κατηγορίες αντικειμένων που ανιχνεύονται, τα πλαίσια οριοθέτησης που περιγράφουν τα αντικείμενα στην εικόνα και τις σχετικές βαθμολογίες εμπιστοσύνης.
Για παράδειγμα, εάν το μοντέλο αναγνώρισης αντικειμένων είναι εκπαιδευμένο να ανιχνεύει κοινά αντικείμενα όπως αυτοκίνητα, πεζούς και σήματα κυκλοφορίας, η έξοδος από τον διερμηνέα TensorFlow Lite μπορεί να περιλαμβάνει προβλέψεις όπως "αυτοκίνητο" με ένα πλαίσιο οριοθέτησης που καθορίζει τη θέση του αυτοκινήτου στο εικόνα και βαθμολογία εμπιστοσύνης που υποδηλώνει τη βεβαιότητα του μοντέλου για την πρόβλεψη.
Η έξοδος του διερμηνέα TensorFlow Lite για ένα μοντέλο μηχανικής εκμάθησης αναγνώρισης αντικειμένων που επεξεργάζεται ένα πλαίσιο από κάμερα κινητής συσκευής περιλαμβάνει την προεπεξεργασία της εικόνας εισόδου, τη διέλευση της μέσω του μοντέλου για συμπέρασμα και την παροχή προβλέψεων για τα αντικείμενα που υπάρχουν στην εικόνα σε δομημένη μορφή κατάλληλο για περαιτέρω επεξεργασία από την εφαρμογή.
Άλλες πρόσφατες ερωτήσεις και απαντήσεις σχετικά με Βασικές αρχές EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Πώς μπορεί κανείς να χρησιμοποιήσει ένα επίπεδο ενσωμάτωσης για να εκχωρήσει αυτόματα τους κατάλληλους άξονες για μια γραφική παράσταση αναπαράστασης λέξεων ως διανυσμάτων;
- Ποιος είναι ο σκοπός του max pooling σε ένα CNN;
- Πώς εφαρμόζεται η διαδικασία εξαγωγής χαρακτηριστικών σε ένα συνελικτικό νευρωνικό δίκτυο (CNN) στην αναγνώριση εικόνας;
- Είναι απαραίτητο να χρησιμοποιήσετε μια συνάρτηση ασύγχρονης εκμάθησης για μοντέλα μηχανικής εκμάθησης που εκτελούνται στο TensorFlow.js;
- Ποια είναι η παράμετρος μέγιστου αριθμού λέξεων API TensorFlow Keras Tokenizer;
- Μπορεί το TensorFlow Keras Tokenizer API να χρησιμοποιηθεί για την εύρεση των πιο συχνών λέξεων;
- Τι είναι το TOCO;
- Ποια είναι η σχέση μεταξύ ενός αριθμού εποχών σε ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης και της ακρίβειας της πρόβλεψης από την εκτέλεση του μοντέλου;
- Το πακέτο γειτονικών API στο Neural Structured Learning of TensorFlow παράγει ένα επαυξημένο σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης που βασίζεται σε δεδομένα φυσικών γραφημάτων;
- Τι είναι το API γειτονικών πακέτων στο Neural Structured Learning of TensorFlow;
Δείτε περισσότερες ερωτήσεις και απαντήσεις στο EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals