TensorFlow Lite 예제 실행

TensorFlow Lite 예제 실행

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구글이 공개한 TensorFlow Lite의 샘플 예제를 실행하는 방법을 다룬다.

아래는 실행 예제를 Galaxy S8에서 실행한 모습이다. 

첫 번째 영상은 TF lite를 이용해서 Quantized MobileNet 딥러닝 모델을 실행한 것이다. 두 번째 영상은 TF Mobile을 이용해서

Inception v5 딥러닝 모델을 실행한 영상이다.

     

카메라로 들어온 영상을 실시간으로 처리하게 된다. 홈페이지에서는 Quantized mobilenet이 좀더 경량화 되었기 때문에 Inceptionv5보다 정확도 손실이 있다고 했지만 별 차이는 모르겠다. 

샘플 예제를 실행하는 방법은 아래 3가지가 있다.

• prebuilt binary 다운로드
• Android 3.0을 이용해서 App 컴파일
• TF lite 코드와 demo app을 다운 받아서 bazel로 빌드한다.

pre-built binary 다운로드 방법

TfLiteCameraDemo.apk 이것을 다운 받아서 실행 한다.

무슨 문제가 있는지 galaxy s8에서 설치가 안된다.

Building in Android Studio using TensorFlow Lite AAR from JCenter

가장 컴파일 하기 쉬운 방법이다.

조건 사항은 아래와 같다.

• Android Studio 3.0 이상

• Android SDK 버전 26이상

• Androi NDK 버전 14 이상

• Tensorflow코드를 git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow으로 다운 받은 다음,tensorflow/contrib/lite/java/demo 디렉터리를 Android Studio로 Import 한다.

• Quantized Mobilenet을 다운로드 받는다. mobilenet-quant_v1_224.tflite이다. 이것을 그리고 import한 앱에서 assets에 압축을 풀어서 넣는다.

  • wget https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/tflite/mobilenet_v1_224_android_quant_2017_11_08.zip
    

• Android Studio에서 demo app을 run 한다.

소스코드로 빌드하는 방법

https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/lite#downloading-the-pre-built-binary

참고 블로그

https://soundlly.github.io/2017/11/20/tensorflowlite-moblienet-demo/