Question

我刚刚回顾了poets 2的tflite版本的tensorflow，并使用提供的示例应用程序，对图像分类过程进行了反向设计，以便将其功能添加到我的应用中。但是，我发现在尝试对图像进行分类时，如果它的分辨率高于224px宽或高，则会发出“indexoutofbounds”错误。

我正在从手机摄像头捕获图像，将其存储在本地，将其内容读取到位图变量，然后使用ImageClassifier中的classifyFrame函数（来自Google在教程中提供的应用程序）来获取结果。仅在我将位图数据调整为224x224时有效。

我尝试将DIM_IMG_SIZE_X和DIM_IMG_SIZE_Y变量更改为ImageClassifier类中的更高维度，但它不起作用。还试图将ImageClassifier初始化程序中分配的内存（4 * DIM_BATCH_SIZE * DIM_IMG_SIZE_X * DIM_IMG_SIZE_Y * DIM_PIXEL_SIZE）;）放到8x和16x，但这也发出了一个错误，说实际上Y的大小应为X.

我是否应该更改其他设置才能使其正常工作？

Answer 1

也许您遇到了同样的问题，因为它已将.tflite文件中的输入形状定义为224x224，因此您应该使用新的img大小重建新的.tflite文件。例如，mobilenet：

bazel-bin/tensorflow/contrib/lite/toco/toco \
  --input_file=$(pwd)/mobilenet_v1_1.0_224/frozen_graph.pb \
  --input_format=TENSORFLOW_GRAPHDEF \
  --output_format=TFLITE \
  --output_file=/tmp/mobilenet_v1_1.0_224.tflite \
  --inference_type=FLOAT \
  --input_type=FLOAT \
  --input_arrays=input \
  --output_arrays=MobilenetV1/Predictions/Reshape_1 \
  --input_shapes=1,300,300,3

在Android Studio上使用tflite获取大图像

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