TensorFlow Lite는 모바일 및 IoT 장치에서 머신러닝 모델을 실행하기 위해 TensorFlow에서 제공하는 경량 솔루션입니다. TensorFlow Lite 인터프리터가 모바일 장치 카메라의 프레임을 입력으로 사용하여 객체 인식 모델을 처리할 때 출력에는 일반적으로 이미지에 존재하는 객체에 대한 예측을 제공하기 위한 여러 단계가 포함됩니다.
먼저, 모바일 장치 카메라의 입력 프레임이 TensorFlow Lite 인터프리터에 입력됩니다. 그런 다음 인터프리터는 입력 이미지를 기계 학습 모델에 적합한 형식으로 변환하여 전처리합니다. 이 전처리 단계에는 일반적으로 모델에서 예상되는 입력 크기에 맞게 이미지 크기를 조정하고, 픽셀 값을 정규화하고, 잠재적으로 모델 아키텍처와 관련된 다른 변환을 적용하는 작업이 포함됩니다.
다음으로, 전처리된 이미지는 TensorFlow Lite 인터프리터 내의 객체 인식 모델을 통해 전달됩니다. 모델은 학습된 매개변수와 아키텍처를 사용하여 이미지를 처리하여 프레임에 존재하는 객체에 대한 예측을 생성합니다. 이러한 예측에는 일반적으로 감지된 개체의 클래스 레이블, 이미지에서의 개체 위치, 각 예측과 관련된 신뢰도 점수 등의 정보가 포함됩니다.
모델이 예측을 수행하면 TensorFlow Lite 해석기는 모델을 활용하는 애플리케이션에서 사용할 수 있는 구조화된 형식으로 이 정보를 출력합니다. 이 출력은 애플리케이션의 특정 요구 사항에 따라 달라질 수 있지만 일반적으로 감지된 개체 클래스, 이미지의 개체를 설명하는 경계 상자 및 관련 신뢰도 점수가 포함됩니다.
예를 들어 객체 인식 모델이 자동차, 보행자, 교통 표지판과 같은 일반적인 객체를 감지하도록 학습된 경우 TensorFlow Lite 인터프리터의 출력에는 자동차의 위치를 지정하는 경계 상자가 있는 '자동차'와 같은 예측이 포함될 수 있습니다. 예측에 대한 모델의 확실성을 나타내는 이미지와 신뢰도 점수.
모바일 장치 카메라의 프레임을 처리하는 객체 인식 기계 학습 모델을 위한 TensorFlow Lite 인터프리터의 출력에는 입력 이미지를 전처리하고, 이를 추론을 위해 모델에 전달하고, 구조화된 형식으로 이미지에 존재하는 객체에 대한 예측을 제공하는 작업이 포함됩니다. 애플리케이션에 의한 추가 처리에 적합합니다.
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