ImageClassifier

이미지에 대한 분류를 수행합니다.

API는 선택 사항이지만 강력히 권장되는 TFLite 모델 메타데이터가 있는 TFLite 모델을 기대합니다. .

API는 하나의 이미지 입력 ​​텐서와 하나의 분류 출력 텐서가 있는 모델을 지원합니다. 보다 구체적으로 요구 사항은 다음과 같습니다.

• 입력 이미지 텐서( kTfLiteUInt8 / kTfLiteFloat32 )
  • [batch x height x width x channels] 크기의 이미지 입력.
  • 일괄 추론은 지원되지 않습니다( batch 는 1이어야 함).
  • RGB 입력만 지원됩니다( channels 3개여야 함).
  • 유형이 kTfLiteFloat32 이면 입력 정규화를 위해 메타데이터에 NormalizationOptions를 연결해야 합니다.
• 출력 점수 텐서( kTfLiteUInt8 / kTfLiteFloat32 )
  • [1 x N] 또는 [1 x 1 x 1 x N] 과 같이 2차원 또는 4차원의 N 클래스 포함
  • 레이블 파일은 메타데이터에 압축되어야 합니다. 이미지 분류자에 대한 메타데이터 생성 예를 참조하세요. 레이블 파일이 압축되지 않은 경우 결과에서 인덱스를 레이블로 사용합니다.

이러한 모델의 예는 TensorFlow Hub에서 찾을 수 있습니다. .