00-1010程序运行演示
程序相关说明
逻辑实现
对于tensorflow2.x训练的模型，可以使用迁移学习来减少训练参数，导出的tflite模型体积较小。
相机模块使用CameraX，人脸检测模块使用谷歌的mlkit(我不知道安卓怎么用openCV，我觉得mlkit界面很友好)。
由于训练数据集中没有没有人脸的图片，因此需要使用人脸检测模块来辅助模型、源代码、tflite模型等文件。
源代码：待更新
个人总结
培训和安卓应用开发完全独立。我们需要训练一个模型或者下载别人训练的模型。
很多时候，你要自己训练一个模型，往往会受到数据集和计算资源的限制。在tensorflowlite中，一个1k物体检测的演示，虽然模型很小，但是经过数百个g训练集的训练，量化后导出的模型是否是代码中的量化模型也需要修改。
当开发对应模型的App时，需要明确模型可以处理图片的格式，比如大小、颜色等等。
总之，安卓上深度学习模型的离线推理存在很多漏洞。
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