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flutter - tflite颤动中detectObjectOnImage和runModelonImage的区别

问题描述

我正在尝试在颤动中制作一个 tflite 多对象检测器，我遇到了两个以图像路径作为输入的函数，这就是这个问题的原因。

这两个函数是detectObjectOnImage，runModelOnImage当我使用runModelOnImage我的代码时，我的代码正在运行，如果我将它与解释器交换detectObjectOnImage确实会初始化，但在调用该函数时，应用程序会自动关闭并显示Lost connection to device

这就是我的代码的运行方式

classifyImage(String imgpath) async {
    var output = await Tflite.runModelOnImage(
        path: imgpath,
        imageMean: 0.0,
        imageStd: 255.0,
        threshold: 0.2,
        numResults: 1,
        asynch: true,
    );
    setState(() {
      _loading = false;
      outputs = output;
    });
    print(outputs);
    print(outputs[0]["label"]);
  }

我想我的假设是正确的，但我不知道为什么它不起作用，除了我从谷歌的 Teachable machine 创建了一个模型，它一次只检测一个对象，所以我的下一个问题是如何让它检测到更多超过 1 个对象

谢谢

标签： flutteradbtensorflow-lite

解决方案

这两个函数的区别在于它们的用法：

对于对象检测，您使用 Tflite.detectObjectOnImage()

对于图像分类（查找对象周围没有打印框），您使用 Tflite.runModelOnImage()

这两种方法返回不同大小的张量。当张量无法映射到预期输出时，应用程序将按照您的描述断开连接。

关于你的第二个问题：

您将限制结果数量的参数 numResults 设置为 1。增加此数字以获得更多结果。（来源：https ://pub.dev/packages/tflite#Example ）

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