基于android的ImageDataGenerator预处理函数和tflite的迁移学习_Android_Keras_Tensorflow Lite_Transfer Learning_Pre Trained Model

基于android的ImageDataGenerator预处理函数和tflite的迁移学习

android keras

基于android的ImageDataGenerator预处理函数和tflite的迁移学习,android,keras,tensorflow-lite,transfer-learning,pre-trained-model,Android,Keras,Tensorflow Lite,Transfer Learning,Pre Trained Model,背景我正在尝试使用denseNet进行迁移学习。我导入了模型，添加了几个层并对它们进行了训练（我没有再次训练整个模型）我使用Keras的ImageDataGenerator，并使用与之相关的预处理函数对图像进行预处理 keras.applications.densenet.preprocess\u输入训练进行得很顺利我将模型转换为tflite，并使用tensorflow提供的示例代码在Android上使用该模型问题如何对从android设备拍摄的图像进行相同的预处理。因为我试图拍

背景

我正在尝试使用denseNet进行迁移学习。我导入了模型，添加了几个层并对它们进行了训练（我没有再次训练整个模型）

我使用Keras的ImageDataGenerator，并使用与之相关的预处理函数对图像进行预处理

keras.applications.densenet.preprocess\u输入

训练进行得很顺利

我将模型转换为tflite，并使用tensorflow提供的示例代码在Android上使用该模型

问题

如何对从android设备拍摄的图像进行相同的预处理。因为我试图拍摄图像并直接将其输入模型，但性能非常差，显然是因为它们没有经过预处理

有关如何使用tflite以数学方式执行denseNet的预处理函数的任何信息

任何其他解决方案都将不胜感激。

您可以使用。它不支持DenseNet，但您可以使用其他模型。下面是的端到端示例

这将确保您不必进行自定义预处理。但是，如果您希望坚持使用Densenet，您可以使用TFLite模型并构建