TensorFlow Lite は、モバイルおよび IoT デバイス上で機械学習モデルを実行するために TensorFlow によって提供される軽量ソリューションです。 TensorFlow Lite インタプリタがモバイル デバイスのカメラからのフレームを入力としてオブジェクト認識モデルを処理する場合、出力には通常、画像内に存在するオブジェクトに関する予測を最終的に提供するためにいくつかの段階が含まれます。
まず、モバイル デバイスのカメラからの入力フレームが TensorFlow Lite インタープリタに供給されます。次に、インタプリタは入力画像を機械学習モデルに適した形式に変換することで前処理します。通常、この前処理ステップには、モデルが予期する入力サイズに一致するように画像のサイズを変更すること、ピクセル値を正規化すること、およびモデル アーキテクチャに固有の他の変換を適用する可能性が含まれます。
次に、前処理された画像が TensorFlow Lite インタープリタ内のオブジェクト認識モデルに渡されます。モデルは、学習したパラメーターとアーキテクチャを使用して画像を処理し、フレーム内に存在するオブジェクトに関する予測を生成します。これらの予測には通常、検出されたオブジェクトのクラス ラベル、画像内のオブジェクトの位置、各予測に関連付けられた信頼スコアなどの情報が含まれます。
モデルが予測を行うと、TensorFlow Lite インタープリターは、モデルを利用するアプリケーションで使用できる構造化フォーマットでこの情報を出力します。この出力はアプリケーションの特定の要件によって異なる場合がありますが、通常、検出されたオブジェクト クラス、画像内のオブジェクトの輪郭を示す境界ボックス、および関連する信頼スコアが含まれます。
たとえば、物体認識モデルが車、歩行者、交通標識などの一般的な物体を検出するようにトレーニングされている場合、TensorFlow Lite インタープリターからの出力には、車の位置を指定する境界ボックスを持つ「車」などの予測が含まれる可能性があります。画像と、予測に関するモデルの確実性を示す信頼スコア。
モバイル デバイスのカメラからのフレームを処理する物体認識機械学習モデルの TensorFlow Lite インタプリタの出力には、入力画像の前処理、推論のためのモデルへの通過、および画像内に存在する物体に関する予測の提供が構造化形式で含まれます。アプリケーションによるさらなる処理に適しています。
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