Я работаю над распознаванием выражения лица с использованием алгоритма глубокого обучения, то есть CNN, для определения эмоций пользователя, таких как счастье, грусть, гнев и т.д. images, Чтобы ускорить процесс обучения, я использовал Tensorflow. Точность теста 62%. Я сохранил архитектуру и вес моей модели в файле train_model.h5.
Теперь мне нужно реализовать это на телефоне Android. Для этого я использовал Tensorflow-Lite, так как он подходит для телефонов Android. Итак, я преобразовал свой файл .h5 в файл .tflite, используя метод конвертера Tensorflow lite.
Вот что я сделал для конвертации:
from tensorflow.contrib import lite
converter=lite.TFLiteConverter.from_keras_model_file
("train_model.h5")
tflite_model = converter.convert()
open ("model.tflite" , "wb") .write(tflite_model)
Я успешно получил файл tflite.
Переходя к части Android, я выбрал язык Java для загрузки файла tflite и предсказания эмоций нового изображения. Я рассмотрел пример «классификации изображений», приведенный на веб-сайте Tensorflow-lite, но не понимаю, как его использовать. Я не знаю, как читать tflite и использовать его для прогнозирования вывода нового изображения и отображения результата в приложении для Android. Пожалуйста, помогите мне с некоторыми хорошими ресурсами с объяснением
