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madeye
V2EX  ›  TensorFlow

如何用 TensorFlow 打造 Not Hotdog 的移动应用

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  •   madeye · 2017-07-05 10:40:47 +08:00 · 2761 次点击
    这是一个创建于 1615 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    原文: https://hackernoon.com/how-hbos-silicon-valley-built-not-hotdog-with-mobile-tensorflow-keras-react-native-ef03260747f3

    Not Hotdog 官网: https://www.seefoodtechnologies.com/nothotdog/

    为了提高移动设备上的执行效率,并减小 model 以及的安装包尺寸,作者做的主要优化包括:

    1. Rounding the weights of our network helped compressed the network to ~25% of its size.
    2. Optimize the TensorFlow lib by compiling it for production with -Os
    3. Removing unnecessary ops from the TensorFlow lib

    我自己也基于 TensorFlow 的 Android Example 做了一个 YOLOv2 的移植( https://github.com/madeye/yolo-android ),过程意想不到的顺利。经过 Quantization 后的安装包大小差不多 20MB,识别速度可以达到 2 FPS 左右 ( Google Pixel )。

    感觉可以尝试的事情还有很多,独立开发者们不妨在自己的应用里试试基于 Deep Learning 技术。

    目前尚无回复
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