前言

经过 Android 机器学习组件-图画标签初探 – (juejin.cn) 咱们了解了如何运用根底模型完成图画标签功用。但是，根底模型所能识别的标签是有限的，是根据特定的数据集进行练习的。而实践事务场景中，需求咱们结合自身的数据，需求量身定制的模型，以便模型推理的成果更契合咱们实践的需求，下面就来了解一下如何运用自定义模型。

自定义模型

比较于标准模型，运用自定义模型有更多的灵活性，能够经过参数定制更多的内容。

运用自定义模型获取图画标签

  • 首要，运用自定义模型时需求依靠支撑自定义模型的组件 com.google.mlkit:image-labeling-custom
  • 将模型文件放在项目代码 assets 目录下，模型文件（通常以 .tflite 或 .lite 结束）
  • 完成 ImageLabeler 的初始化
    private fun initCustomLabeler() {
        val localModel = LocalModel.Builder().setAssetFilePath("model.tflite").build()
        val customImageLabelerOptions =
            CustomImageLabelerOptions.Builder(localModel).setConfidenceThreshold(0.5f)
                .setMaxResultCount(15).build()
        labeler = ImageLabeling.getClient(customImageLabelerOptions)
    }
  • 这儿 setConfidenceThreshold 望文生义，便是配置可信度最小值，小于这个可信度的成果是不会回来的
  • setMaxResultCount 回来标签个数调集的最大值

创建好 ImageLabeler 了之后，具体运用方法已经在Android 机器学习组件-图画标签初探 – (juejin.cn)中说过了，咱们用相同的图片再试一下。这儿运用的自定义模型是有 Google 练习的 mobilenet_v3, 是一个专门用于图画分类相关任务的模型。

Android-机器学习组件-自定义模型

17:07:37.195 ImageLabelHelper         I  text=stage     ,confidence=8.178474  ,index=820 ,uri=content://media/external/images/media/101508
17:07:37.195 ImageLabelHelper         I  text=volcano   ,confidence=7.372629  ,index=981 ,uri=content://media/external/images/media/101508
17:07:37.195 ImageLabelHelper         I  text=spotlight ,confidence=5.266957  ,index=819 ,uri=content://media/external/images/media/101508
17:07:37.196 ImageLabelHelper         I  text=alp       ,confidence=4.521148  ,index=971 ,uri=content://media/external/images/media/101508
17:07:37.196 ImageLabelHelper         I  text=electric guitar,confidence=4.404194  ,index=547 ,uri=content://media/external/images/media/101508
17:07:37.197 ImageLabelHelper         I  text=geyser    ,confidence=4.381730  ,index=975 ,uri=content://media/external/images/media/101508
17:07:37.197 ImageLabelHelper         I  text=maypole   ,confidence=4.266276  ,index=646 ,uri=content://media/external/images/media/101508
17:07:37.197 ImageLabelHelper         I  text=planetarium,confidence=4.118463  ,index=728 ,uri=content://media/external/images/media/101508
17:07:37.197 ImageLabelHelper         I  text=ballplayer,confidence=4.013018  ,index=982 ,uri=content://media/external/images/media/101508
17:07:37.198 ImageLabelHelper         I  text=torch     ,confidence=3.877848  ,index=863 ,uri=content://media/external/images/media/101508
17:07:37.198 ImageLabelHelper         I  text=steam locomotive,confidence=3.836026  ,index=821 ,uri=content://media/external/images/media/101508
17:07:37.198 ImageLabelHelper         I  text=fountain  ,confidence=3.698731  ,index=563 ,uri=content://media/external/images/media/101508
17:07:37.199 ImageLabelHelper         I  text=unicycle  ,confidence=3.564799  ,index=881 ,uri=content://media/external/images/media/101508
17:07:37.199 ImageLabelHelper         I  text=jigsaw puzzle,confidence=3.548051  ,index=612 ,uri=content://media/external/images/media/101508
17:07:37.199 ImageLabelHelper         I  text=crash helmet,confidence=3.526286  ,index=519 ,uri=content://media/external/images/media/101508

Android-机器学习组件-自定义模型

17:09:00.118 ImageLabelHelper         I  text=basketball,confidence=10.063719 ,index=431 ,uri=content://media/external/images/media/101507
17:09:00.119 ImageLabelHelper         I  text=unicycle  ,confidence=5.737387  ,index=881 ,uri=content://media/external/images/media/101507
17:09:00.119 ImageLabelHelper         I  text=volleyball,confidence=5.126340  ,index=891 ,uri=content://media/external/images/media/101507
17:09:00.119 ImageLabelHelper         I  text=mountain bike,confidence=5.038583  ,index=672 ,uri=content://media/external/images/media/101507
17:09:00.120 ImageLabelHelper         I  text=bow       ,confidence=4.851575  ,index=457 ,uri=content://media/external/images/media/101507
17:09:00.120 ImageLabelHelper         I  text=comic book,confidence=4.779339  ,index=918 ,uri=content://media/external/images/media/101507
17:09:00.120 ImageLabelHelper         I  text=toilet seat,confidence=4.755874  ,index=862 ,uri=content://media/external/images/media/101507
17:09:00.120 ImageLabelHelper         I  text=racket    ,confidence=4.598331  ,index=753 ,uri=content://media/external/images/media/101507
17:09:00.121 ImageLabelHelper         I  text=chain saw ,confidence=4.398981  ,index=492 ,uri=content://media/external/images/media/101507
17:09:00.121 ImageLabelHelper         I  text=drum      ,confidence=4.151714  ,index=542 ,uri=content://media/external/images/media/101507
17:09:00.121 ImageLabelHelper         I  text=shield    ,confidence=3.973551  ,index=788 ,uri=content://media/external/images/media/101507
17:09:00.122 ImageLabelHelper         I  text=toyshop   ,confidence=3.807693  ,index=866 ,uri=content://media/external/images/media/101507
17:09:00.122 ImageLabelHelper         I  text=bobsled   ,confidence=3.746702  ,index=451 ,uri=content://media/external/images/media/101507
17:09:00.122 ImageLabelHelper         I  text=tricycle  ,confidence=3.694458  ,index=871 ,uri=content://media/external/images/media/101507
17:09:00.122 ImageLabelHelper         I  text=balance beam,confidence=3.685299  ,index=417 ,uri=content://media/external/images/media/101507

Android-机器学习组件-自定义模型

17:10:03.945 ImageLabelHelper         I  text=seashore  ,confidence=7.280358  ,index=979 ,uri=content://media/external/images/media/3719
17:10:03.946 ImageLabelHelper         I  text=aircraft carrier,confidence=5.773122  ,index=404 ,uri=content://media/external/images/media/3719
17:10:03.946 ImageLabelHelper         I  text=alp       ,confidence=5.731852  ,index=971 ,uri=content://media/external/images/media/3719
17:10:03.946 ImageLabelHelper         I  text=obelisk   ,confidence=5.652296  ,index=683 ,uri=content://media/external/images/media/3719
17:10:03.947 ImageLabelHelper         I  text=breakwater,confidence=5.417479  ,index=461 ,uri=content://media/external/images/media/3719
17:10:03.947 ImageLabelHelper         I  text=traffic light,confidence=5.388855  ,index=921 ,uri=content://media/external/images/media/3719
17:10:03.947 ImageLabelHelper         I  text=maze      ,confidence=5.183353  ,index=647 ,uri=content://media/external/images/media/3719
17:10:03.948 ImageLabelHelper         I  text=go-kart   ,confidence=5.009349  ,index=574 ,uri=content://media/external/images/media/3719
17:10:03.948 ImageLabelHelper         I  text=lakeside  ,confidence=4.928476  ,index=976 ,uri=content://media/external/images/media/3719
17:10:03.948 ImageLabelHelper         I  text=unicycle  ,confidence=4.758537  ,index=881 ,uri=content://media/external/images/media/3719
17:10:03.948 ImageLabelHelper         I  text=racer     ,confidence=4.605724  ,index=752 ,uri=content://media/external/images/media/3719
17:10:03.949 ImageLabelHelper         I  text=triumphal arch,confidence=4.504304  ,index=874 ,uri=content://media/external/images/media/3719
17:10:03.949 ImageLabelHelper         I  text=promontory,confidence=4.499630  ,index=977 ,uri=content://media/external/images/media/3719
17:10:03.949 ImageLabelHelper         I  text=crane     ,confidence=4.449341  ,index=518 ,uri=content://media/external/images/media/3719
17:10:03.949 ImageLabelHelper         I  text=trailer truck,confidence=4.262432  ,index=868 ,uri=content://media/external/images/media/3719

能够看到运用这个自定义模型，比较与根底模型，回来的图画标签类型更丰富了。同时标签类型索引也和之前的不同了，毕竟这个模型更大了，会有新的标签映射关系。

如何获取自定义模型

假如要运用自定义模型组件，就需求运用自己的模型。那么模型文件从哪里来呢？这个一般有两种方法

  1. 从网上获取他人练习好模型，比方直接从 TenserFlow Hub 下载他人练习好的模型。

这儿需求留意的是，从网络上获取模型时要契合 TensorFlow Lite 的标准

Android-机器学习组件-自定义模型

挑选形式时，从这儿挑选正确的模型，然后下载即可运用。

Android-机器学习组件-自定义模型

  1. 自己进行练习，这种一般是练习通用模型，也便是 PC 端可用的模型，然后转换为 TensorFlow Lite 类型的模型，以便移动端进行运用。许多深度学习框架 PyTorch,Paddle 练习之后的模型，都能够转换为契合 TensorFlow Lite 标准的模型。

    能够参阅具体拆解YOLO的导出原理，以tflite格式为例完成Android端的调用

上述相关完好代码能够参阅 Matisse

参阅