我一直试图让它在安卓设备上工作一段时间，但我无法让模型进行任何检测。
我正在使用谷歌为对象检测提供的示例代码：https ://github.com/tensorflow/examples/tree/master/lite/examples/object_detection/android 并试图让它与预训练模型一起运行对于 mobilenet v3，特别是“ssd_mobilenet_v3_large_coco”中的 .tflite 文件，从此处下载：https ://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/detection_model_zoo.md
每当我运行模型时，它总是返回不大于 10^-15 的每个类别的置信度分数，即太低而无法构成检测。代码在旧的 mobilenet v1 模型上运行良好，由于这个模型是我唯一要更改的东西，我怀疑我一定是错误地使用了新模型。
我想知道是否有人能够成功地使用这种新模型进行对象检测，如果是的话，他们是如何做到的。这就是我现在尝试这样做的方式：
1.) 以google提供的上述示例代码为例，我将他们使用的模型替换为.tflite 文件为mobilenet v3 .tflite 模型。（并相应地更改 build.gradle 文件）
2.）我设置了 TF_OD_API_INPUT_SIZE = 320（在 DetectorActivity.java 中）
3.) 我设置了 NUM_DETECTIONS = 2034（在 TFLiteObjectDetectionAPIModel.java 中）
4.) 我使用 2 个浮点数组作为检测输出，一个用于形状 [1][NUM_DETECTIONS][91] 的检测置信度，另一个用于形状 [1][NUM_DETECTIONS][1][4] 的框
这些基本上是我所做的唯一更改。为任何建议欢呼。