如何配置 Tensorflow 对象检测 Android 演示以使用 Inception v2

Question

我们已经构建了一个基于 Tensorflow 对象检测 Android 演示应用程序的 Android 应用程序。它在使用 Mobilenet 网络时有效，但如果我们尝试使用基于 Inception v2 的网络，它就会崩溃。

Tensorflow Inception v2 对象检测可以在 Android 上运行吗？

https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection

我们在这里使用与 Tensorflow 检测器演示完全相同的代码。 https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/examples/android/src/org/tensorflow/demo/TensorFlowObjectDetectionAPIModel.java

这里是动物园的模型， https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/detection_model_zoo.md

使用 TF 对象检测API。如果我们使用使用 ssd_mobilenet_v2_coco 训练的网络 pb 文件，则演示应用程序可以运行。如果我们使用使用 faster_rcnn_inception_v2_coco 训练的网络 pb 文件，它会崩溃，（见下文）

Android 应用程序是否可以使用 Inception v2 模型？（mobile-net 精度很差，但 Inception 好很多）

11-14 12:11:47.817 7122-7199/org.tensorflow.demo E/AndroidRuntime: FATAL EXCEPTION: inference
Process: org.tensorflow.demo, PID: 7122
java.nio.BufferOverflowException
at java.nio.FloatBuffer.put(FloatBuffer.java:444)
at org.tensorflow.Tensor.writeTo(Tensor.java:488)
at org.tensorflow.contrib.android.TensorFlowInferenceInterface.fetch(TensorFlowInferenceInterface.java:488)
at org.tensorflow.contrib.android.TensorFlowInferenceInterface.fetch(TensorFlowInferenceInterface.java:442)
at org.tensorflow.demo.TensorFlowObjectDetectionAPIModel.recognizeImage(TensorFlowObjectDetectionAPIModel.java:170)
at org.tensorflow.demo.DetectorActivity.run(DetectorActivity.java:288)
at android.os.Handler.handleCallback(Handler.java:739)
at android.os.Handler.dispatchMessage(Handler.java:95)
at android.os.Looper.loop(Looper.java:148)
at android.os.HandlerThread.run(HandlerThread.java:61)

Answer 1

应该可以使用 SSD Inception，但不建议这样做。 Inception 对于移动设备来说相当大，我不认为我们现在没有对它的量化支持。

Answer 2

我读过一次这个问题。

我认为问题出在你的这行代码中：

  private static final int MAX_RESULTS = 100;

这将创建一个具有指定长度的输出数组。我认为 SSD mobilenet 给出了最大数量的预测，但默认更快的 RCNN（没有你这边的任何配置）给你更多。尝试将此值增加到 500。

如何配置 Tensorflow 对象检测 Android 演示以使用 Inception v2

How to configure Tensorflow object detection Android demo to work with Inception v2

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