TensorFlow Lite è una soluzione leggera fornita da TensorFlow per l'esecuzione di modelli di machine learning su dispositivi mobili e IoT. Quando l'interprete TensorFlow Lite elabora un modello di riconoscimento di un oggetto con un fotogramma proveniente dalla fotocamera di un dispositivo mobile come input, l'output in genere prevede diverse fasi per fornire infine previsioni relative agli oggetti presenti nell'immagine.
Innanzitutto, il frame di input dalla fotocamera del dispositivo mobile viene inserito nell'interprete TensorFlow Lite. L'interprete quindi preelabora l'immagine di input convertendola in un formato adatto al modello di machine learning. Questa fase di preelaborazione solitamente comporta il ridimensionamento dell'immagine in modo che corrisponda alla dimensione di input prevista dal modello, la normalizzazione dei valori dei pixel e l'applicazione potenziale di altre trasformazioni specifiche dell'architettura del modello.
Successivamente, l'immagine preelaborata viene passata attraverso il modello di riconoscimento degli oggetti all'interno dell'interprete TensorFlow Lite. Il modello elabora l'immagine utilizzando i parametri e l'architettura appresi per generare previsioni sugli oggetti presenti nell'inquadratura. Queste previsioni in genere includono informazioni quali le etichette delle classi degli oggetti rilevati, la loro posizione nell'immagine e i punteggi di confidenza associati a ciascuna previsione.
Una volta che il modello ha effettuato le sue previsioni, l'interprete TensorFlow Lite restituisce queste informazioni in un formato strutturato che può essere utilizzato dall'applicazione che utilizza il modello. Questo output può variare a seconda dei requisiti specifici dell'applicazione, ma comunemente include le classi di oggetti rilevati, i riquadri di delimitazione che delineano gli oggetti nell'immagine e i punteggi di confidenza associati.
Ad esempio, se il modello di riconoscimento degli oggetti è addestrato per rilevare oggetti comuni come automobili, pedoni e segnali stradali, l'output dell'interprete TensorFlow Lite potrebbe includere previsioni come "auto" con un riquadro che specifica la posizione dell'auto nel immagine e un punteggio di confidenza che indica la certezza del modello riguardo alla previsione.
L'output dell'interprete TensorFlow Lite per un modello di machine learning per il riconoscimento di oggetti che elabora un fotogramma dalla fotocamera di un dispositivo mobile comporta la preelaborazione dell'immagine di input, il suo passaggio attraverso il modello per l'inferenza e la fornitura di previsioni sugli oggetti presenti nell'immagine in un formato strutturato adatto per un'ulteriore elaborazione da parte dell'applicazione.
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