基本上我使用Scikit学习创建了一个图像多分类器，但使用类似于此博客文章的Tensorflow神经网络进行特征提取： https://code.oursky.com/tensorflow-svm-image-classifications-engine/
训练和预测在python中运行良好，但我现在正试图让它在Android应用程序中运行，我不知道如何继续。
我找到了一个用于将Scikit学习模型导出到java的库：https://github.com/nok/sklearn-porter 所以这可能会在android中运行。问题是SVM分类器现在需要来自新图像的2048维输入特征，我不认为Tensorflow推理库能够在Android应用程序中使用模型进行特征提取，就像我在python中所做的那样代码
有没有人知道如何在Android中实现此功能提取和分类？
PS：我正在使用这种方法，因为它似乎产生了更好的预测结果，而不是像我之前在项目中使用InceptionV3模型进行分类https://github.com/pirklbauer31/DiceTracker答案 0 :(得分：0)
我正在使用Android上的机器学习项目，并且在使用Android上的scikit-learn时遇到一些麻烦，最后我使用的是Weka库。 Weka是其他ML库，例如Scikit-Learn，但它是在Java上实现的，并且有一个.jar用于Android： https://github.com/rjmarsan/Weka-for-Android
我没有使用过SVM，但它包含在Weka的代码中，我认为你可以根据自己的需要进行调整。
希望这可以帮助你。