Я покажу вам, как создать Android-приложение для классификации изображений с помощью последней версии приложения Tensorflow.
Шаг 1: Обучение модели
Для начала необходимо зайти на Teachable Machine, где мы будем тренировать модель классификации изображений. Нажмите "Get Started" и выберите "Image Project".
Для обучения модели мы будем использовать стандартную модель изображения. Нажмите на левую кнопку. Далее необходимо задать названия классов. Я буду использовать два класса - "с маской" и "без маски". Вы можете загрузить образцы изображений с помощью веб-камеры или выбрать набор данных изображений на своем компьютере.
После того как вы загрузили изображения, нажмите кнопку "Train Model".
После тренировки модели вы можете ее протестировать, загрузив изображение или используя веб-камеру.
Шаг 2: Экспорт модели
Следующий шаг — экспорт модели. Нажмите на "Export Model". Здесь есть 3 вкладки: TensorFlow.js, TensorFlow Lite и TensorFlow.js (Light).
Нажмите на "Upload My Model". Ссылка на вашу модель будет включена в код.
Шаг 3: Конвертация модели
Для развертывания модели на Android необходимо конвертировать ее в формат TensorFlow Lite. Для этого есть 3 типа конвертации: floating point, quantized и HTPU. Я буду использовать floating point и quantized.
Скачайте соответствующую модель и переименуйте ее.
Шаг 4: Добавление метаданных
Для того чтобы наша модель знала названия классов, необходимо добавить метаданные. Это можно сделать с помощью Collab Notebook или Python Script.
Вы можете использовать Python Script, который поставляется с примером классификации изображений в TensorFlow.
Шаг 5: Загрузка приложения
Скачайте пример приложения для классификации изображений и отредактируйте код, чтобы добавить названия своих моделей.
Шаг 6: Тестирование приложения
Запустите приложение на виртуальном устройстве или на своем Android-устройстве.
Это был краткий гайд по созданию Android-приложения для классификации изображений с помощью Tensorflow.