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基于tensorflow lite的嵌入式图像智能分类器设计.docx

发布：2024-09-15约2万字共38页下载文档
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摘要

当下人工智能时代，深度学习与智能化设备的研究已经日益成为科学研究、工业生产应用乃至日常生活的焦点。伴随机器视觉的发展和数字图像的指数级增长，图像分类在生产生活中具有广泛的应用，比如垃圾分类、零件分拣、商品分类等。然而，在设备端上应用传统图像处理技术在实现高精度和低时延上都存在一定的限制,从硬件设计和部署TFlite轻量级深度学习模型这一研究方向入手对于在嵌入式设备应用图像分类技术有着重要的研究意义。本研究的核心是TensorFlowLite，其用于数据集模型的训练，快速搭建深度学习模型，训练自定义的神经网络模型。在训练中，对数据集进行批量预处理，改变

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