TensorflowLite安卓端部署实战

中阶学习图像分类、目标检测、语义分割三大计算机视觉任务的模型训练到安卓端部署方法

5分 课程好评榜    第4 更新: 2020/05/26

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2662 学习人数 4小时27分钟 17课时
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  • 课程介绍
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  • 专题套餐

学完本课程,您将掌握:

  • CV任务TFlite安卓端部署
  • 图像分类训练全流程
  • 训练一个轻量级的语义分割模型

适合人群:

人工智能领域从业者 or 深度学习开发人员或者想了解训练模型后,如何在安卓端部署TFlite的学员

学习计划:

1、每周10小时的学习时间 2、先对tensorflow和keras有基础了解

课程目标:

学习图像分类、目标检测、语义分割三大计算机视觉任务的模型训练到安卓端部署方法

课程简介:

本课程让学员可以从实战角度深入地学习深度学习产品开发过程,并能够自己写代码实现TFlite模型的训练、导出和加载,学习TFLite模型在安卓移动端部署的套路与方法,并用Java接口部署到安卓移动端产品中,包含图像分类,目标检测,语义分割,SDK开发等。



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课程大纲-TensorflowLite安卓端部署实战

资料下载
  • 第1章 基础开发环境搭建

    42分钟3节

  • 1-3

    AndroidStudio开发环境搭建

    「仅限付费用户」点击下载“TensorflowLite实战.ppt”

    [18:47] 开始学习
  • 第2章 图像分类模型TFlite安卓端部署

    1小时48分钟8节

  • 2-1

    图像分类模型验证码数据生成

    「仅限付费用户」点击下载“ClassificationDemo.rar”

    [07:07] 开始学习
  • 2-5

    验证码分类安卓端界面实现

    「仅限付费用户」点击下载“TfLiteClassification.zip”

    [12:27] 开始学习
  • 第3章 目标检测模型TFlite安卓端部署

    50分钟3节

  • 3-1

    目标检测模型训练及PB tflite格式导出全流程

    「仅限付费用户」点击下载“ObjectDetectionDemo.rar”

    [17:54] 开始学习
  • 3-2

    目标检测安卓端部署之模型加载与数据预处理

    「仅限付费用户」点击下载“TfLiteDetection.zip”

    [10:39] 开始学习
  • 第4章 语义分割模型TFlite安卓端部署

    1小时5分钟3节

  • 4-1

    轻量级语义分割模型从训练到tflite格式导出

    「仅限付费用户」点击下载“SegmentationDemo.rar”

    [30:38] 开始学习
  • 4-2

    语义分割模型安卓端部署及APP展示全流程

    「仅限付费用户」点击下载“TfLiteSegmentation.zip”

    [24:16] 开始学习

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学员评分

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超过  “深度学习”   99%的课程

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