我正在尝试在安卓应用程序中使用经过预先训练的TensorFlow Lite模型。
我从下载了TensorFlow Lite的图像分类示例应用程序
我在所有四个模型分类器文件中更改了下面的代码
protected String getModelPath() {
// you can download this file from
// see build.gradle for where to obtain this file. It should be auto
// downloaded into assets.
//return "mobilenet_v1_
如何在任何模板中为分类法术语添加和显示图像?我使用的插件分类图片,但我可以找到正确的代码片段,将显示图像的所有模板文件。
我正在尝试在index.php、archive.php和分类法- term . and上获取一个单一术语的图像。每个页面都包含一个帖子循环,我希望显示在分类法项下提交的每个帖子的分类术语图像。这样更清楚吗?
我已经针对IBMs预先配置的分类器对图像进行了分类。
现在,我尝试创建并使用自己的分类器(称为“圣诞老人”)来识别圣诞老人的图像:
VisualRecognition service = new VisualRecognition(VisualRecognition.VERSION_DATE_2016_05_19);
service.setApiKey("***************");
File santa = new File("src/images/Santa.zip");
File notSanta = ne
我创建了一个移动应用程序,可以识别图像使用颤振,我得到了这个运行时错误的应用程序测试。
Caused by: java.lang.IllegalArgumentException: Cannot convert between a TensorFlowLite tensor with type UINT8 and a Java object of type [[F (which is compatible with the TensorFlowLite type FLOAT32).
我使用TensorFlow lite图像分类来训练我的定制模型,并在Google上运行。
我使用Python中的Keras建立了一个图像分类模型,该模型采用".h5"格式。我正在尝试在我的安卓应用程序中使用Deeplearning4j。
当我试图通过使用Mat图像加载构造函数来进行图像分类时,我将面临一个问题。守则如下:
NativeImageLoader nativeImageLoader = new NativeImageLoader(60, 60, 3);
INDArray image = nativeImageLoader.asMatrix(testImage); // testImage is of Mat format
// 0-255 to 0-
在开发光学字符识别引擎时,我似乎遇到了一个小问题。我在MNIST图像上训练了K最近邻分类器,甚至测试了它。好像挺好的。然而,当我输入不同尺寸的图像时,似乎无法正确地对输入图像进行分类。关于如何解决这个问题,有什么建议吗?
I] KNN分类器-
knn分类代码是:
% herein, I resize the binary image 'b' to contain the
% same dimensions as the training set 'trainingImages' as the input and training Images
%