一段时间以来，我一直在尝试使其在android设备上运行，但是我无法让模型进行任何检测。
我正在使用google提供的用于对象检测的示例代码：https://github.com/tensorflow/examples/tree/master/lite/examples/object_detection/android 并尝试使其与针对Mobilenet v3的经过预先训练的模型一起运行，尤其是从此处下载的“ ssd_mobilenet_v3_large_coco”中的.tflite文件：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/detection_model_zoo.md
每当我运行模型时，它总是为每个类别返回不大于10 ^ -15的置信度得分，即，它太低而无法构成检测结果。该代码在旧的mobilenet v1模型上运行良好，并且由于该模型是我唯一要更改的东西，因此我怀疑我一定在错误地使用新模型。
我想知道是否有人能够成功使用此新模型进行对象检测，如果可以，他们是如何做到的。这就是我现在要尝试的方式：
1。）采取google提供的上述示例代码，我已经将他们使用的模型替换为mobilenet v3 .tflite模型的.tflite文件。 （并相应地更改build.gradle文件）
2。）我已经设置了TF_OD_API_INPUT_SIZE = 320（在DetectorActivity.java中）
3。）我已经设置了NUM_DETECTIONS = 2034（在TFLiteObjectDetectionAPIModel.java中）
4。）我已将2个float数组用于检测输出，一个用于形状[1] [NUM_DETECTIONS] [91]的检测置信度，另一个用于形状[1] [NUM_DETECTIONS] [1] [ 4]
这些是essentailly我所做的唯一更改。为任何建议加油。