# 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
utils_neon.cc 5KB
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
build.gradle 2KB
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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xUtils-2.6.14.jar 277KB
gradle-wrapper.jar 53KB
gradle-wrapper.jar 53KB
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PullToRefreshBase.java 46KB
CustomDatePicker.java 31KB
StylizeActivity.java 29KB
SwipeMenuLayout.java 28KB
SwipeMenuLayout.java 28KB
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CommonUtil.java 11KB
PullToRefreshListView.java 10KB
DatePickerView.java 10KB
TensorFlowMultiBoxDetector.java 10KB
DateUtils.java 10KB
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X5WebViewEventHandler.java 8KB
BaseActivity.java 8KB
RatingBarView.java 8KB
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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