TensorFlow Lite minangka solusi entheng sing diwenehake dening TensorFlow kanggo mbukak model pembelajaran mesin ing piranti seluler lan IoT. Nalika juru TensorFlow Lite ngolah model pangenalan obyek kanthi pigura saka kamera piranti seluler minangka input, output biasane kalebu sawetara tahapan kanggo menehi prediksi babagan obyek sing ana ing gambar kasebut.
Kaping pisanan, pigura input saka kamera piranti seluler diwenehake menyang juru basa TensorFlow Lite. Juru basa banjur ngolah gambar input kanthi ngowahi dadi format sing cocog kanggo model pembelajaran mesin. Langkah preprocessing iki biasane nglibatake ngowahi ukuran gambar supaya cocog karo ukuran input sing dikarepake model, normalake nilai piksel, lan duweni potensi nglamar transformasi liyane khusus kanggo arsitektur model.
Sabanjure, gambar sing wis diproses diterusake liwat model pangenalan obyek ing juru basa TensorFlow Lite. Model ngolah gambar nggunakake paramèter lan arsitektur sing dipelajari kanggo ngasilake prediksi babagan obyek sing ana ing pigura. Prediksi kasebut biasane kalebu informasi kayata label kelas obyek sing dideteksi, lokasi ing gambar, lan skor kapercayan sing ana gandhengane karo saben prediksi.
Sawise model wis nggawe prediksi, juru basa TensorFlow Lite ngasilake informasi kasebut ing format terstruktur sing bisa digunakake dening aplikasi sing nggunakake model kasebut. Output iki bisa beda-beda gumantung saka syarat tartamtu saka aplikasi, nanging umume kalebu kelas obyek dideteksi, kothak wewatesan outlining obyek ing gambar, lan nilai kapercayan gadhah.
Contone, yen model pangenalan obyek dilatih kanggo ndeteksi obyek umum kaya mobil, pejalan kaki, lan rambu lalu lintas, output saka juru TensorFlow Lite bisa uga kalebu prediksi kayata "mobil" kanthi kothak wates sing nemtokake lokasi mobil ing gambar lan skor kapercayan sing nuduhake kepastian model babagan prediksi.
Output saka juru TensorFlow Lite kanggo model pembelajaran mesin pangenalan obyek sing ngolah pigura saka kamera piranti seluler kalebu preprocessing gambar input, ngliwati model kanggo inferensi, lan menehi prediksi babagan obyek sing ana ing gambar kasebut kanthi format terstruktur. cocok kanggo proses luwih dening aplikasi.
Pitakonan lan jawaban anyar liyane babagan Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Kepiye carane bisa nggunakake lapisan embedding kanthi otomatis nemtokake sumbu sing cocog kanggo plot representasi tembung minangka vektor?
- Apa tujuan nglumpukake maksimal ing CNN?
- Kepiye proses ekstraksi fitur ing jaringan saraf convolutional (CNN) ditrapake kanggo pangenalan gambar?
- Apa perlu nggunakake fungsi sinau ora sinkron kanggo model pembelajaran mesin sing mlaku ing TensorFlow.js?
- Apa parameter maksimum tembung TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Apa TensorFlow Keras Tokenizer API bisa digunakake kanggo nemokake tembung sing paling kerep?
- Apa iku TOCO?
- Apa hubungane antarane sawetara jaman ing model pembelajaran mesin lan akurasi prediksi saka model kasebut?
- Apa API tetanggan paket ing Neural Structured Learning saka TensorFlow ngasilake set data latihan sing ditambahake adhedhasar data grafik alami?
- Apa API tetangga paket ing Neural Structured Learning saka TensorFlow?
Deleng pitakonan lan jawaban liyane ing EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals