你好，
我正在尝试使用TensorFlow的最小SSD模型，但我的问题是，我正在使用的是一个ESP-EYE,这个MCU只有4MB的内存。
我在pretrained models Garden of tensorflow上看到的所有SSD模型都太大了(超过4MB),或者它们没有".tflite"文件。在这种情况下，我看到有一个地方可以在这里将文件".pb"转换为".tflite",还有一个视频解释了VIDEO中必须使用的参数，但是文件大小会增加很多。
例如，如果一个".pb"文件的大小为5MB,转换后的文件大小为25MB,类似这样。
下面是我用于转换的Python代码示例：
所以我的问题是：
- 你知道一些SSD模型的大小小于4MB(例如3MB或2MB),并且具有检测人的能力吗？
- 是否可以在ESP-EYE上使用SSD模型进行预测(Invoke)?对于MCU来说，这是一项艰巨的任务吗？
我找到了一些文档，但我不确定它是否有效：
- TensorFlow文档
- 代码
感谢您阅读并祝您有个美好的一天。
期待与您见面XD
3条答案
按热度按时间lx0bsm1f1#
你是否参考了用于TensorFlow Lite微控制器的人脸检测示例以获得一些指导？
umuewwlo2#
你好，
我看过那个教程，但他们解释了如何训练一个分类模型，该模型可以判断图像中是否有人，但不能说明有多少人。
在我的案例中，我需要一个非常轻量级的SSD模型(小于2MB或1MB),它可以在同一个图像中检测多个对象，特别是人。
lnvxswe23#
你好，
我的主要问题是：
我是否可以在像ESP-EYE这样的MCU上使用大小为4MB的对象检测模型，例如使用TFLiteMicro或仅支持对象分类模型的TFLiteMicro?
因为我看到的所有对象检测模型都比4MB要重。
期待您的回复XD