右腦開發(fā)訓(xùn)練app,預(yù)約口罩app開發(fā)

00-1010程序運(yùn)行演示

程序相關(guān)說明

邏輯實現(xiàn)

對于tensorflow2.x訓(xùn)練的模型，可以使用遷移學(xué)習(xí)來減少訓(xùn)練參數(shù)，導(dǎo)出的tflite模型體積較小。

相機(jī)模塊使用CameraX，人臉檢測模塊使用谷歌的mlkit(我不知道安卓怎么用openCV，我覺得mlkit界面很友好)。

由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中沒有沒有人臉的圖片，因此需要使用人臉檢測模塊來輔助模型、源代碼、tflite模型等文件。

源代碼：待更新

個人總結(jié)

培訓(xùn)和安卓應(yīng)用開發(fā)完全獨立。我們需要訓(xùn)練一個模型或者下載別人訓(xùn)練的模型。

很多時候，你要自己訓(xùn)練一個模型，往往會受到數(shù)據(jù)集和計算資源的限制。在tensorflowlite中，一個1k物體檢測的演示，雖然模型很小，但是經(jīng)過數(shù)百個g訓(xùn)練集的訓(xùn)練，量化后導(dǎo)出的模型是否是代碼中的量化模型也需要修改。

當(dāng)開發(fā)對應(yīng)模型的App時，需要明確模型可以處理圖片的格式，比如大小、顏色等等。

總之，安卓上深度學(xué)習(xí)模型的離線推理存在很多漏洞。

人臉口罩識別 APP開發(fā)

華為運(yùn)動健康A(chǔ)pp開發(fā)對人有什么用？

1.睡眠監(jiān)測：用戶只要佩戴可穿戴設(shè)備，就能準(zhǔn)確監(jiān)測不同階段的睡眠狀態(tài)，包括淺睡、深睡和清醒等。并為用戶提供科學(xué)的睡眠質(zhì)量評估和改善建議，讓用戶睡得更好。

2.健身指導(dǎo)：為用戶制定科學(xué)的健身計劃，包括塑形、跑步熱身、辦公室拉伸等。做一個可以在用戶嘴邊動來動去的健身教練。

3.運(yùn)動記錄：運(yùn)動數(shù)據(jù)記錄，準(zhǔn)確記錄用戶的跑步軌跡、心率、配速頻率、配速等數(shù)據(jù)，讓用戶在接下來的運(yùn)動中得到更多的指導(dǎo)和建議。

4.跑步訓(xùn)練計劃：帶著跑馬拉松的習(xí)慣，平臺會幫助用戶進(jìn)行線上訓(xùn)練，無論是新手還是有經(jīng)驗的老兵，都可以通過科學(xué)的訓(xùn)練來實現(xiàn)自己的目標(biāo)。華為運(yùn)動健康app可以向我們展示，它是一個可以帶來很多幫助的平臺，可以幫助大家獲得更多的服務(wù)，隨時了解自己的健康狀況。

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