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我有一个关于TensorFlow 对象检测 API的问题。我用自己的交通标志分类数据集训练了 Faster R-CNN Inception v2 模型，我想将其部署到 Android，但适用于 Android的 Tensorflows Object Detection API和/或Tensorflow Lite似乎只支持 SSD 模型。

有什么方法可以将 Faster R-CNN 模型部署到 Android 上？我的意思是如何将我的 Faster R-CNN 的冻结推理图放到 android API 而不是 SSD 冻结推理图？

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对于 SSD 型号，必须可以使用该export_tflite_ssd_graph.py工具。但：

目前仅支持 SSD 型号。目前不支持faster_rcnn之类的模型

有关更多信息，请参阅本指南。

于 2019-03-15T13:59:42.533 回答
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实现这一点的一种方法是制作一个烧瓶 API，它将包含用于对给定图像进行预测的所有代码，并将其发布到远程服务器，例如Heroku。您可以通过简单地将图像从 Android 转换为Base64或 32 并将其发送到部署在 Heroku 上的REST API来调用 API。API 将计算结果（推理）并将输出图像转换回 Base64 并将其发送回 Android 应用程序。android 应用程序会将 Base64 转换为位图和 Walah！你做了你的预测。您可以使用HttpConnection库或仅使用Retrofit在 Android 中进行远程 API 调用

于 2020-08-12T13:15:15.067 回答