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firebase - Firebase ML 套件托管自定义模型

问题描述

是否可以使用 ML 套件自定义模型托管来进行对象检测而不仅仅是对象分类。我熟悉在 tensorflow lite 示例 android 应用程序中执行此操作，但我想使用 Firebase，因为它具有更新模型和 iOS/android 支持的能力。

基本上，我不确定如何从以下行开始：

int[] outputDims = {DIM_BATCH_SIZE,不确定还有哪些其他值，因为我不只是在做分类};

firebase 模型解释器是否支持这一点？

标签： firebasetensorflowtensorflow-litefirebase-mlkit

解决方案

是的，ML Kit 自定义模型解释器应该支持您的对象检测 TFLite 模型。代码中的输入/输出维度应与您的 TFLite 模型输入/输出相匹配。

由于您熟悉 TFLite Android 示例应用程序。这里以 TFLite Android 示例应用和 ML Kit 示例应用为例。

在 TFLite Android 示例应用程序中，我们将输出维度定义为浮点类型的二维数组： https ://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/lite/java/demo/app/src/main/ java/com/example/android/tflitecamerademo/ImageClassifierFloatInception.java#L38

在 ML Kit 示例应用程序中，我们还将其定义为浮点类型的二维数组： https ://github.com/firebase/quickstart-android/blob/master/mlkit/app/src/main/java/com/google/ firebase/samples/apps/mlkit/java/custommodel/CustomImageClassifier.java#L191

维度表示为列表，数据类型是 ML Kit 中的参数。

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