00-1010程序運行演示
程序相關說明
邏輯實現
對于tensorflow2.x訓練的模型，可以使用遷移學習來減少訓練參數，導出的tflite模型體積較小。
相機模塊使用CameraX，人臉檢測模塊使用谷歌的mlkit(我不知道安卓怎么用openCV，我覺得mlkit界面很友好)。
由于訓練數據集中沒有沒有人臉的圖片，因此需要使用人臉檢測模塊來輔助模型、源代碼、tflite模型等文件。
源代碼：待更新
個人總結
培訓和安卓應用開發完全獨立。我們需要訓練一個模型或者下載別人訓練的模型。
很多時候，你要自己訓練一個模型，往往會受到數據集和計算資源的限制。在tensorflowlite中，一個1k物體檢測的演示，雖然模型很小，但是經過數百個g訓練集的訓練，量化后導出的模型是否是代碼中的量化模型也需要修改。
當開發對應模型的App時，需要明確模型可以處理圖片的格式，比如大小、顏色等等。
總之，安卓上深度學習模型的離線推理存在很多漏洞。
華為運動健康App開發對人有什么用？
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