# HMMTensorflowAndroid
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## 功能简介
1. 使用`expert-graph`模型实现手写数字识别
2. 使用`mobilenet_v1`和`mobilenet_v2`模型实现相册图片的图像分类
3. 使用`tensorflow_inception_graph`模型实现实时图像分类
4. 使用`graph-tiny-yolo-voc`模型实现实时图像目标检测
5. 使用`stylize_quantized`模型实现图像风格迁移
6. 使用`conv_actions_frozen`模型实现简单单词的语音识别
## 应用效果图
### 1.APP主界面
<div align=center>
<img src="image/APPMainActivity.png" width = "500" div align=center />
<p align=center>图1 APP主界面效果图<p>
</div>
### 2.手写数字识别效果图
<table>
<tr>
<td ><center><img src="image/mnist_0.png" >图2-1 手写数字0</center></td>
<td ><center><img src="image/mnist_1.png" >图2-2 手写数字1</center></td>
<td ><center><img src="image/mnist_2.png" >图2-3 手写数字2</center></td>
<td ><center><img src="image/mnist_3.png" >图2-4 手写数字3</center></td>
</tr>
<tr>
<td ><center><img src="image/mnist_4.png" >图2-5 手写数字4</center></td>
<td ><center><img src="image/mnist_5.png" >图2-6 手写数字5</center></td>
<td ><center><img src="image/mnist_6.png" >图2-7 手写数字6</center></td>
<td ><center><img src="image/mnist_7.png" >图2-8 手写数字7</center></td>
</tr>
<tr>
<td ><center><img src="image/mnist_8.png" >图2-9 手写数字8</center></td>
<td ><center><img src="image/mnist_9.png" >图2-10 手写数字9</center></td>
</tr>
</table>
### 3.相册图片图像分类效果图
#### 3.1 `mobilenet_v1`模型识别效果图
<div align=center>
<img src="image/mobilenet_v1.png" width = "500" div align="center" />
<p align=center>图3-1 mobilenet_v1模型识别效果图<p>
</div>
#### 3.2 `mobilenet_v2`模型识别效果图
<div align=center>
<img src="image/mobilenet_v2.png" width = "500" div align=center />
<p align=center>图3-2 mobilenet_v2模型识别效果图<p>
</div>
### 4.实时图像分类效果图
<div align=center>
<img src="image/tensorflow_classifier.png" width = "500" div align=center />
<p align=center>图4 实时图像分类效果图<p>
</div>
### 5.实时图像目标检测效果图
<div align=center>
<img src="image/tensorflow_detector.png" width = "500" div align=center />
<p align=center>图5 实时图像目标检测效果图<p>
</div>
### 6.图像风格迁移效果图
<table>
<tr>
<td ><center><img src="image/stylized1.png" >图6-1 图像风格迁移效果图1</center></td>
<td ><center><img src="image/stylized2.png" >图6-2 图像风格迁移效果图2</center></td>
<td ><center><img src="image/stylized3.png" >图6-3 图像风格迁移效果图3</center></td>
<td ><center><img src="image/stylized4.png" >图6-4 图像风格迁移效果图4</center></td>
<td ><center><img src="image/stylized5.png" >图6-5 图像风格迁移效果图5</center></td>
</tr>
<tr>
<td ><center><img src="image/stylized6.png" >图6-6 图像风格迁移效果图6</center></td>
<td ><center><img src="image/stylized7.png" >图6-7 图像风格迁移效果图7</center></td>
<td ><center><img src="image/stylized8.png" >图6-8 图像风格迁移效果图8</center></td>
<td ><center><img src="image/stylized9.png" >图6-9 图像风格迁移效果图9</center></td>
<td ><center><img src="image/stylized10.png" >图6-10 图像风格迁移效果图10</center></td>
</tr>
<tr>
<td ><center><img src="image/stylized11.png" >图6-11 图像风格迁移效果图11</center></td>
<td ><center><img src="image/stylized12.png" >图6-12 图像风格迁移效果图12</center></td>
<td ><center><img src="image/stylized13.png" >图6-13 图像风格迁移效果图13</center></td>
<td ><center><img src="image/stylized14.png" >图6-14 图像风格迁移效果图14</center></td>
<td ><center><img src="image/stylized15.png" >图6-15 图像风格迁移效果图15</center></td>
</tr>
<tr>
<td ><center><img src="image/stylized16.png" >图6-16 图像风格迁移效果图16</center></td>
<td ><center><img src="image/stylized17.png" >图6-17 图像风格迁移效果图17</center></td>
<td ><center><img src="image/stylized18.png" >图6-18 图像风格迁移效果图18</center></td>
<td ><center><img src="image/stylized19.png" >图6-19 图像风格迁移效果图19</center></td>
<td ><center><img src="image/stylized20.png" >图6-20 图像风格迁移效果图20</center></td>
</tr>
<tr>
<td ><center><img src="image/stylized21.png" >图6-21 图像风格迁移效果图21</center></td>
<td ><center><img src="image/stylized22.png" >图6-22 图像风格迁移效果图22</center></td>
<td ><center><img src="image/stylized23.png" >图6-23 图像风格迁移效果图23</center></td>
<td ><center><img src="image/stylized24.png" >图6-24 图像风格迁移效果图24</center></td>
<td ><center><img src="image/stylized25.png" >图6-25 图像风格迁移效果图25</center></td>
</tr>
</table>
### 7.单词语音识别效果图
<table>
<tr>
<td ><center><img src="image/tensorflow_speech.png" >图7-1 单词语音识别界面图</center></td>
<td ><center><img src="image/tensorflow_speech_yes.png" >图7-2 单词“Yes”语音识别效果图</center></td>
<td ><center><img src="image/tensorflow_speech_no.png" >图7-3 单词“No”语音识别效果图</center></td>
</tr>
</table>
## 参考资料
* [Tensorflow-android 官方demo源码分析](https://blog.csdn.net/u013510838/article/details/79827119)
* [Tensorflow在手机端的部署——官网Android工程源码分析之TensorFlowYoloDetector.java](https://blog.csdn.net/c20081052/article/details/84387738)
* [Tensorflow-android 官方demo源码](https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/examples/android)
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一个关于深度学习模型在移动端(安卓)实现的毕业设计 功能简介 使用expert-graph模型实现手写数字识别 使用mobilenet_v1和mobilenet_v2模型实现相册图片的图像分类 使用tensorflow_inception_graph模型实现实时图像分类 使用graph-tiny-yolo-voc模型实现实时图像目标检测 使用stylize_quantized模型实现图像风格迁移 使用conv_actions_frozen模型实现简单单词的语音识别
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gradlew.bat 2KB
gradlew.bat 2KB
BUILD 461B
object_tracker.cc 21KB
keypoint_detector.cc 18KB
optical_flow.cc 17KB
object_tracker_jni.cc 16KB
frame_pair.cc 10KB
image_neon.cc 9KB
yuv2rgb.cc 6KB
tracked_object.cc 6KB
imageutils_jni.cc 5KB
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logging.cc 4KB
rgb2yuv.cc 3KB
object_detector.cc 1KB
time_log.cc 869B
.gitignore 124B
.gitignore 7B
.gitignore 7B
.gitignore 7B
.gitignore 7B
.gitignore 7B
.gitignore 7B
.gitignore 7B
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build.gradle 2KB
build.gradle 2KB
build.gradle 2KB
build.gradle 2KB
build.gradle 2KB
build.gradle 1KB
build.gradle 395B
settings.gradle 127B
gradlew 5KB
gradlew 5KB
image-inl.h 20KB
image.h 12KB
flow_cache.h 10KB
config.h 10KB
utils.h 10KB
image_utils.h 10KB
object_tracker.h 10KB
geom.h 9KB
image_data.h 8KB
object_detector.h 7KB
sprite.h 6KB
tracked_object.h 6KB
integral_image.h 6KB
keypoint_detector.h 5KB
logging.h 4KB
optical_flow.h 4KB
time_log.h 4KB
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object_model.h 3KB
yuv2rgb.h 2KB
jni_utils.h 2KB
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rgb2yuv.h 1KB
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gradle-wrapper.jar 53KB
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SwipeMenuLayout.java 28KB
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PullToRefreshListView.java 10KB
DatePickerView.java 10KB
TensorFlowMultiBoxDetector.java 10KB
DateUtils.java 10KB
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X5WebViewEventHandler.java 8KB
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TensorFlowImageClassifier.java 8KB
ViewHolder.java 8KB
IPullToRefresh.java 8KB
TensorFlowYoloDetector.java 8KB
共 521 条
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资源评论
- 牛站长2023-07-28该文件提供了一个实现毕业设计的完整框架,对于想要了解如何在安卓上应用深度学习模型的人来说,是一个不错的资源。
- 张景淇2023-07-28这个文件对于深度学习在移动端的应用提供了有益的指导,对于毕业设计的选题具有一定启发作用。
- 那你干哈2023-07-28它展示了如何将深度学习模型成功地移植到安卓平台上,对于想要进行类似开发的人来说,是一个不错的参考。
- 梁肖松2023-07-28这个文件提供了基于深度学习模型在移动端实现的毕业设计,对于需要在安卓平台开展相似项目的人来说,非常值得参考。
- 王向庄2023-07-28鉴于作者提供了实现此毕业设计所需的全部资源,对于想要学习深度学习在移动端应用的人来说,这个文件是一个宝藏。
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