TensorFlow Lite అనేది మొబైల్ మరియు IoT పరికరాలలో మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను అమలు చేయడానికి TensorFlow అందించిన తేలికపాటి పరిష్కారం. TensorFlow Lite ఇంటర్ప్రెటర్ మొబైల్ పరికరం కెమెరా నుండి ఫ్రేమ్తో ఆబ్జెక్ట్ రికగ్నిషన్ మోడల్ను ఇన్పుట్గా ప్రాసెస్ చేసినప్పుడు, అవుట్పుట్ సాధారణంగా ఇమేజ్లో ఉన్న వస్తువులకు సంబంధించి అంచనాలను అందించడానికి అనేక దశలను కలిగి ఉంటుంది.
ముందుగా, మొబైల్ పరికరం కెమెరా నుండి ఇన్పుట్ ఫ్రేమ్ టెన్సర్ఫ్లో లైట్ ఇంటర్ప్రెటర్కి అందించబడుతుంది. మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్కు తగిన ఫార్మాట్లోకి మార్చడం ద్వారా ఇంటర్ప్రెటర్ ఇన్పుట్ ఇమేజ్ని ప్రీప్రాసెస్ చేస్తుంది. ఈ ప్రీప్రాసెసింగ్ దశలో సాధారణంగా మోడల్ అంచనా వేసిన ఇన్పుట్ పరిమాణానికి సరిపోయేలా ఇమేజ్ని రీసైజ్ చేయడం, పిక్సెల్ విలువలను సాధారణీకరించడం మరియు మోడల్ ఆర్కిటెక్చర్కు నిర్దిష్టమైన ఇతర పరివర్తనలను వర్తింపజేయడం వంటివి ఉంటాయి.
తర్వాత, ముందుగా ప్రాసెస్ చేయబడిన చిత్రం TensorFlow Lite ఇంటర్ప్రెటర్లోని ఆబ్జెక్ట్ రికగ్నిషన్ మోడల్ ద్వారా పంపబడుతుంది. ఫ్రేమ్లో ఉన్న వస్తువుల గురించి అంచనాలను రూపొందించడానికి మోడల్ దాని నేర్చుకున్న పారామితులు మరియు నిర్మాణాన్ని ఉపయోగించి చిత్రాన్ని ప్రాసెస్ చేస్తుంది. ఈ అంచనాలు సాధారణంగా గుర్తించబడిన వస్తువుల తరగతి లేబుల్లు, చిత్రంలో వాటి స్థానాలు మరియు ప్రతి అంచనాతో అనుబంధించబడిన విశ్వాస స్కోర్లు వంటి సమాచారాన్ని కలిగి ఉంటాయి.
మోడల్ దాని అంచనాలను రూపొందించిన తర్వాత, టెన్సర్ఫ్లో లైట్ ఇంటర్ప్రెటర్ ఈ సమాచారాన్ని నిర్మాణాత్మక ఆకృతిలో అవుట్పుట్ చేస్తుంది, దీనిని మోడల్ని ఉపయోగించి అప్లికేషన్ ఉపయోగించవచ్చు. అప్లికేషన్ యొక్క నిర్దిష్ట అవసరాలపై ఆధారపడి ఈ అవుట్పుట్ మారవచ్చు, కానీ సాధారణంగా గుర్తించబడిన ఆబ్జెక్ట్ క్లాస్లు, ఇమేజ్లోని వస్తువులను వివరించే బౌండింగ్ బాక్స్లు మరియు అనుబంధిత కాన్ఫిడెన్స్ స్కోర్లు ఉంటాయి.
ఉదాహరణకు, కార్లు, పాదచారులు మరియు ట్రాఫిక్ చిహ్నాలు వంటి సాధారణ వస్తువులను గుర్తించడానికి ఆబ్జెక్ట్ రికగ్నిషన్ మోడల్ శిక్షణ పొందినట్లయితే, టెన్సర్ఫ్లో లైట్ ఇంటర్ప్రెటర్ నుండి అవుట్పుట్లో కారు స్థానాన్ని నిర్దేశించే బౌండింగ్ బాక్స్తో "కారు" వంటి అంచనాలు ఉండవచ్చు. చిత్రం మరియు అంచనా గురించి మోడల్ యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని సూచించే కాన్ఫిడెన్స్ స్కోర్.
మొబైల్ పరికరం కెమెరా నుండి ఫ్రేమ్ను ప్రాసెస్ చేసే ఆబ్జెక్ట్ రికగ్నిషన్ మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ కోసం టెన్సర్ఫ్లో లైట్ ఇంటర్ప్రెటర్ యొక్క అవుట్పుట్ ఇన్పుట్ ఇమేజ్ని ప్రీప్రాసెస్ చేయడం, అనుమితి కోసం మోడల్ ద్వారా పాస్ చేయడం మరియు నిర్మాణాత్మక ఆకృతిలో చిత్రంలో ఉన్న వస్తువుల గురించి అంచనాలను అందించడం వంటివి ఉంటాయి. అప్లికేషన్ ద్వారా తదుపరి ప్రాసెసింగ్ కోసం అనుకూలం.
సంబంధించి ఇతర ఇటీవలి ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్:
- పదాలను వెక్టర్లుగా సూచించే ప్లాట్కు సరైన అక్షాలను స్వయంచాలకంగా కేటాయించడానికి పొందుపరిచే లేయర్ను ఎలా ఉపయోగించవచ్చు?
- CNNలో గరిష్ట పూలింగ్ యొక్క ప్రయోజనం ఏమిటి?
- కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (CNN)లో ఫీచర్ వెలికితీత ప్రక్రియ ఇమేజ్ రికగ్నిషన్కు ఎలా వర్తించబడుతుంది?
- TensorFlow.jsలో నడుస్తున్న మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ల కోసం అసమకాలిక అభ్యాస ఫంక్షన్ని ఉపయోగించడం అవసరమా?
- TensorFlow Keras Tokenizer API గరిష్ట సంఖ్యలో పదాల పరామితి అంటే ఏమిటి?
- తరచుగా పదాలను కనుగొనడానికి TensorFlow Keras Tokenizer APIని ఉపయోగించవచ్చా?
- TOCO అంటే ఏమిటి?
- మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లోని అనేక యుగాలకు మరియు మోడల్ను అమలు చేయడం నుండి ప్రిడిక్షన్ యొక్క ఖచ్చితత్వానికి మధ్య సంబంధం ఏమిటి?
- టెన్సర్ఫ్లో యొక్క న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్లోని ప్యాక్ పొరుగువారి API సహజ గ్రాఫ్ డేటా ఆధారంగా ఆగ్మెంటెడ్ ట్రైనింగ్ డేటాసెట్ను ఉత్పత్తి చేస్తుందా?
- టెన్సర్ఫ్లో యొక్క న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్లో ప్యాక్ పొరుగువారి API అంటే ఏమిటి?
EITC/AI/TFF TensorFlow ఫండమెంటల్స్లో మరిన్ని ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలను వీక్షించండి