Firebase ML 工具包托管自定义模型

Question

是否可以使用 ML 工具包自定义模型托管来执行对象检测，而不仅仅是对象分类。我熟悉在tensorflow lite示例Android应用程序中执行此操作，但我想使用Firebase，因为它具有更新模型和iOS/Android支持的功能。

基本上，我不确定如何从以下行开始：

int[] outputDims = {DIM_BATCH_SIZE，不确定还有什么其他值，因为我不只是在做分类 };

Firebase 模型解释器是否支持此功能？

Answer 1

是的，ML Kit 自定义模型解释器应支持对象检测 TFLite 模型。代码中的输入/输出维度应与 TFLite 模型输入/输出匹配。

由于您熟悉TFLite安卓示例应用程序。让我们以 TFLite Android 示例应用和 ML Kit 示例应用为例。

在 TFLite Android 示例应用中，我们将输出尺寸定义为具有浮点类型的双暗数组：https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/lite/java/demo/app/src/main/java/com/example/android/tflitecamerademo/ImageClassifierFloatInception.java#L38

在 ML Kit 示例应用中，我们还将其定义为具有浮点类型的二维数组：https://github.com/firebase/quickstart-android/blob/master/mlkit/app/src/main/java/com/google/firebase/samples/apps/mlkit/java/custommodel/CustomImageClassifier.java#L191

维度表示为列表，数据类型是 ML Kit 中的参数。