1.android studioä¸New Moduleçå 个类åçåºå«
2.面部表情识别3:Android实现表情识别(含源码,可实时检测)
3.Androidå¼åä¹èçï¼Bluetoothï¼
4.Xamarin.Forms连接阿里云MySQL实现登录及数据采集等功能的简单AndroidDemo(一)
5.Android-Fragment源码分析
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面部表情识别3:Android实现表情识别(含源码,可实时检测)
本文为《面部表情识别》系列之《Android实现表情识别(含源码,可实时检测)》的分享,旨在将已训练好的面部表情识别模型移植到Android平台,开发一个实时运行的iis asp显示源码面部表情识别Android Demo。模型采用轻量级的mobilenet_v2,实现的准确率可达.%,基本满足业务性能需求。
项目详细指导如何将模型部署到Android中,包括模型的转换为ONNX、TNN等格式,并在Android上进行部署,实现一个表情识别的Android Demo APP。此APP在普通Android手机上能实现实时检测识别,CPU环境下约ms,GPU环境下约ms,彩票app免源码基本满足业务性能要求。
以下为Android版本表情识别Demo效果展示:
Android面部表情识别APP Demo体验: download.csdn.net/downl...
或链接: pan.baidu.com/s/OOi-q... 提取码: cs5g
更多《面部表情识别》系列文章请参阅:
1.面部表情识别方法:采用基于人脸检测+面部表情分类识别方法。利用现有的人脸检测模型,无需重新训练,减少标注成本。易于采集人脸数据,分类模型针对性优化。
2.人脸检测方法:使用轻量化人脸检测模型,传奇源码泄漏 判决可在普通Android手机实时检测,模型体积仅1.7M左右。参考链接: /Linzaer/Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB 。
3.面部表情识别模型训练:训练方法请参考另一篇博文《面部表情识别2:Pytorch实现表情识别(含表情识别数据集和训练代码)》。
4.面部表情识别模型Android部署:采用TNN进行Android部署。部署流程包括:模型转换为ONNX模型,ONNX模型转换为TNN模型,Android端上部署TNN模型。SNSthink圈子版源码
具体部署步骤如下:
(1) 将Pytorch模型转换为ONNX模型。
(2) 将ONNX模型转换为TNN模型。
(3) 在Android端部署TNN模型。
5.运行效果:在普通手机CPU/GPU上实现实时检测和识别,CPU环境下约ms,GPU环境下约ms。
遇到的常见问题及解决方法:如果在运行APP时遇到闪退问题,可以参考解决方法:解决dlopen失败:找不到libomp.so库,php防红源码请访问相关博客。
Android SDK和NDK相关版本信息请查阅相应文档。
项目源码下载地址: 面部表情识别3:Android实现表情识别(含源码,可实时检测)
项目包含内容:Android面部表情识别APP Demo体验链接。
Androidå¼åä¹èçï¼Bluetoothï¼
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该类就æ¯å ³äºè¿ç¨èç设å¤çä¸ä¸ªæè¿°ãéè¿å®å¯ä»¥åæ¬å°èç设å¤---BluetoothAdapterè¿æ¥éä¿¡ã
好å¤ä¸è¥¿æä¹ä¸ç¥éæä¹æè¿°ï¼ä¸é¢ç»åºDemoï¼
å好æåå¦ä¹ çå°ä¼ä¼´é®æListViewæä¹ç¨ï¼é£æå°±ç¨ListViewã
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RairDemo
GitHub: /Rairmmd/android-demo
Coding: mit、replace等,可以将Fragment加入到Activity的堆栈中,实现页面的加载与切换。当用户需要返回时,系统会自动将当前Fragment从堆栈中移除,从而实现页面的回退。
深入Fragment源码分析,我们可以了解其如何在底层实现这些功能。Fragment的初始化、加载、切换等过程涉及到多个关键类和方法,如FragmentManager、FragmentTransaction、BackStackRecord等。通过这些组件的协作,Fragment能够实现与Activity的生命周期同步,确保用户界面的流畅性和高效性。
在实际开发中,使用Fragment可以显著提高应用的响应速度和用户体验。通过动态加载和切换不同的Fragment,开发者可以构建出更加灵活、高效的应用架构,同时减少资源的消耗,提高应用的性能。
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