TensorFlow Lite, makine öğrenimi modellerini mobil ve IoT cihazlarda çalıştırmak için TensorFlow tarafından sağlanan hafif bir çözümdür. TensorFlow Lite yorumlayıcısı, giriş olarak bir mobil cihaz kamerasından alınan bir çerçeveyle bir nesne tanıma modelini işlediğinde, çıktı genellikle görüntüde mevcut nesnelerle ilgili sonuçta tahminler sağlamak için birkaç aşamayı içerir.
İlk olarak mobil cihaz kamerasından gelen giriş çerçevesi TensorFlow Lite yorumlayıcısına beslenir. Yorumlayıcı daha sonra giriş görüntüsünü makine öğrenimi modeline uygun bir formata dönüştürerek ön işleme tabi tutar. Bu ön işleme adımı genellikle görüntünün model tarafından beklenen giriş boyutuna uyacak şekilde yeniden boyutlandırılmasını, piksel değerlerinin normalleştirilmesini ve potansiyel olarak model mimarisine özgü diğer dönüşümlerin uygulanmasını içerir.
Daha sonra, önceden işlenmiş görüntü TensorFlow Lite yorumlayıcısındaki nesne tanıma modelinden geçirilir. Model, çerçevede mevcut nesneler hakkında tahminler üretmek için öğrenilen parametreleri ve mimariyi kullanarak görüntüyü işler. Bu tahminler tipik olarak tespit edilen nesnelerin sınıf etiketleri, görüntüdeki konumları ve her tahminle ilişkili güven puanları gibi bilgileri içerir.
Model tahminlerini yaptıktan sonra TensorFlow Lite yorumlayıcısı bu bilgiyi, modeli kullanan uygulamanın kullanabileceği yapılandırılmış bir formatta çıkarır. Bu çıktı, uygulamanın özel gereksinimlerine bağlı olarak değişiklik gösterebilir ancak genellikle algılanan nesne sınıflarını, görüntüdeki nesnelerin ana hatlarını çizen sınırlayıcı kutuları ve ilgili güven puanlarını içerir.
Örneğin, nesne tanıma modeli arabalar, yayalar ve trafik işaretleri gibi yaygın nesneleri tespit edecek şekilde eğitilmişse, TensorFlow Lite yorumlayıcısının çıktısı, aracın konumunu belirten bir sınırlayıcı kutuya sahip "araba" gibi tahminleri içerebilir. görüntü ve modelin tahmin hakkındaki kesinliğini gösteren bir güven puanı.
Bir mobil cihaz kamerasından bir kareyi işleyen bir nesne tanıma makine öğrenimi modeli için TensorFlow Lite yorumlayıcısının çıktısı, giriş görüntüsünün ön işlenmesini, çıkarım için modelden geçirilmesini ve görüntüde mevcut nesneler hakkında yapılandırılmış bir formatta tahminler sağlanmasını içerir. uygulama tarafından daha ileri işlemlere uygun.
ile ilgili diğer yeni sorular ve cevaplar EITC/AI/TFF TensorFlow Temelleri:
- Kelimelerin vektör olarak temsil edildiği bir çizim için uygun eksenleri otomatik olarak atamak amacıyla bir gömme katmanı nasıl kullanılabilir?
- Bir CNN'de maksimum havuzlamanın amacı nedir?
- Evrişimli sinir ağındaki (CNN) özellik çıkarma işlemi görüntü tanımaya nasıl uygulanır?
- TensorFlow.js'de çalışan makine öğrenimi modelleri için eşzamansız öğrenme işlevinin kullanılması gerekli midir?
- TensorFlow Keras Tokenizer API maksimum kelime sayısı parametresi nedir?
- TensorFlow Keras Tokenizer API'si en sık kullanılan kelimeleri bulmak için kullanılabilir mi?
- TOKO nedir?
- Bir makine öğrenimi modelindeki birkaç dönem ile modelin çalıştırılmasından elde edilen tahminin doğruluğu arasındaki ilişki nedir?
- TensorFlow'un Nöral Yapılandırılmış Öğrenimindeki paket komşuları API'si, doğal grafik verilerine dayalı artırılmış bir eğitim veri seti üretiyor mu?
- TensorFlow'un Sinirsel Yapılandırılmış Öğrenimindeki paket komşuları API'si nedir?
EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals'ta daha fazla soru ve yanıt görüntüleyin