AndroidでTensorFlowを使ってアプリ作りたいけど何すりゃいいの(前編) - Qiita
タイトルと同じことを心でつぶやいている人は結構いると思います。 当記事では、「どんな仕組みで動くのか」ではなく、「どうすれば動くのか」に焦点を当てています。 飛行機はどんな理屈で飛ぶのか、ではなく、飛行機はどう操作すれば飛ぶのか、という感じです。 要するに何すりゃいいの 端的に言えば次の通り: 学習済みモデルを用意 プロジェクトにTensorFlowのライブラリを追加 TensorFlowInferenceInterface をnewして学習済みモデルを読み込ませる 画像とかを配列化してTensorFlowInferenceInterfaceに与える 結果の配列をTensorFlowInferenceInterfaceから受け取る 機械学習のややこしいところは学習済みモデルの用意のところに集約されているので、出来合いの学習済みモデルを使うだけなら実は簡単。 手っ取り早く核心を掴みたいのであ
いまNN API（TensorFlow Lite）は使えるのか
この記事はTensorFlow Advent Calendar 2018の24日目の記事です。 23日目の記事は、AtuNukaさんによる「Design Documentから見たTensorFlow 2.0の変更点」でした。 はじめに あいかわらず趣味でTensorFlowを使っていて、最近はAndroidで動作させるTensorFlow Liteまわりを重点的に取り組んでいます。 アドベントカレンダーの22日目の記事、足立氏（カブク社）による「いまMLKitカスタムモデル（TF Lite）は使えるのか」に書かれているように、TensorFlowのモデルをAndroid端末で動かすことに関しては「使える」レベルになってきていると筆者も思います。 そこで今日は、TensorFlow LiteのモデルをAndroidアプリに組み込んで動作させるとき、NN APIを使うように設定すると「動かない
カスタムオペレーションを追加したTensorFlow Liteのビルド｜npaka
以下の記事が面白かったので、ざっくり訳してみました。 ・Compiling a TensorFlow Lite Build with Custom Operations 1. はじめに「TensorFlow Lite」は素晴らしいです。 一方、カスタムオペレーションを含むモデルを実行しようとすると、次のような例外が発生します。TensorFlow Lite」に存在しないオペレーション「Normalize」「ExtractFeatures」「Predict」を使用したためです。 W/System.err: Caused by: com.google.firebase.ml.common.FirebaseMLException: Internal error has occurred when executing Firebase ML tasks Caused by: java.lang.I
Deeplabでリアルタイムにセグメンテーション｜uneori
ページ下部の部分「deeplab_demo_webcam_v2.py」を使わさせていただきました。リンクからダウンロードしてtensorflow/models/research/deeplabに配置する。 モデルダウンロードのところにmobilenetv2のモデル追加 ## Select and download models _MODEL_URLS = { 'mobilenetv2_coco_voctrainaug':'http://download.tensorflow.org/models/deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug_2018_01_29.tar.gz', 'mobilenetv2_coco_voctrainval':'http://download.tensorflow.org/models/deeplabv3_mnv2_pascal_train
TensorFlowのモデルファイル.pbを.tfliteに変換するときの注意点 – 株式会社ライトコード
TensorFlowによって生成されるモデル・ファイルの「.pb」は、大きく分けて上記のようなパターンで「.tflite」に変換可能です。 公式ドキュメントでは、一番下の「クラス：tf.lite.TFLiteConverter」の使用を推奨しています。 3種類のクラスそして「クラス：tf.lite.TFLiteConverter」では、モデルに応じて3種類のクラスが用意されています。 TFLiteConverter.from_saved_model()： SavedModel ディレクトリ を変換、MobileNetなどで。TFLiteConverter.from_keras_model()： tf.kerasモデルを変換、MNISTなど。TFLiteConverter.from_concrete_functions()： 具象関数を変換。そして各クラスの記述方法は違って、予め定められた方
Barracuda 1.0.0 - Unity用の軽量でクロスプラットフォームなニューラルネットワーク推論ライブラリ｜npaka
以下の記事を参考に書いてます。 ・Introduction to Barracuda | Barracuda | 1.0.0 1. Barracuda「Barracuda」は、Unity用の軽量でクロスプラットフォームなニューラルネットワーク推論ライブラリです。GPUとCPUの両方で推論できます。 次のようなシンプルなコードで、ニューラルネットワークモデルで推論することができます。 var model = ModelLoader.Load(filename); var engine = WorkerFactory.CreateWorker(model, WorkerFactory.Device.GPU); var input = new Tensor(1, 1, 1, 10); var output = engine.Execute(input).PeekOutput();ニューラルネット
大幅に進化するらしいTensorFlow2.0について - HELLO CYBERNETICS
はじめに TensorFlow2.0がもうすぐ来るよ！ APIs High level APIs Eager Exexution Reference Models Contribの扱い プラットフォーム TensorFlow Lite TensorFlow.js TensorFlow with Swift パフォーマンス Distributed TensorFlow CPU、GPU、TPUの最適化関連 その他のパッケージ TensorFlow Probability Tensor2Tensor End to End ML systems TensorFlow Hub TensorFlow Extended はじめに TensorFlow2.0ではこれまでのTensorFlowから大幅に変化するので、その変更点について記しておきます。 基本的には公式のRoadmapの和訳と思って差し支えあり
Google AI Blog: Semantic Image Segmentation with DeepLab in TensorFlow
Posted by Liang-Chieh Chen and Yukun Zhu, Software Engineers, Google Research Semantic image segmentation, the task of assigning a semantic label, such as “road”, “sky”, “person”, “dog”, to every pixel in an image enables numerous new applications, such as the synthetic shallow depth-of-field effect shipped in the portrait mode of the Pixel 2 and Pixel 2 XL smartphones and mobile real-time video s
Googleの公開した人工知能ライブラリTensorFlowを触ってみた - LIFULL Creators Blog
こんにちは。おうちハッカーの石田です。 いつもはおうちハックネタばかりですが、今日は人工知能関連の話題です。 今日2015/11/10、Googleが自社サービスで使っているDeepLearningを始めとする機械学習技術のライブラリを公開しました。 TensorFlowという名前で、おそらくテンソルフローと呼びます。 テンソルは、数学の線形の量を表す概念で、ベクトルの親戚みたいなものです。それにフローをつけるということは、そういった複雑な多次元ベクトル量を流れるように処理できる、という意味が込められているのだと思います。 こちらをさっそく触ってみたので、紹介したいと思います。 TensorFlowの特徴 公式紹介ページから特徴をいくつかピックアップします。 Deep Flexibility ~深い柔軟性~ 要望に応じて、柔軟にニューラルネットワークを構築できます。ニューラルネットワークの
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グーグルがTensorFlowに3Dデータ向けライブラリ追加、スマホ向けAR強化の一環か
How to use (some) TensorFlow and ONNX models in Unity
Object Detection and ARFoundation in Unity