TensorFlow 기사를 읽어보자.
https://www.itworld.co.kr/news/239234
머신러닝 라이브러리 대표주자, 텐서플로우의 이해
머신러닝은 복잡한 분야지만 머신러닝 모델을 구현하는 과정은 데이터 수집, 모델 교육, 예측 수행, 이후 결과 조정 과정을 쉽게 해주는 구글 텐서
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Tensor Flow 빠른 시작
- https://www.tensorflow.org/lite/android/quickstart?hl=ko
Android 빠른 시작 | TensorFlow Lite
Android 빠른 시작 컬렉션을 사용해 정리하기 내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요. 이 페이지는 TensorFlow Lite를 통해 Android 앱을 구축하여 라이브 카메라 피드를 분석하고 객체
www.tensorflow.org
Android 에서 integration 테스트를 진행해보기위해.위 가이드를 한번 따라해본다.
1. Repo clone
git clone https://github.com/tensorflow/examples.git
2. 희소 Checkout
cd examples
git sparse-checkout init --cone
git sparse-checkout set lite/examples/object_detection/android_play_services
Project Import
Android Studio를 사용해 다운로드한 예제 코드에서 프로젝트를 생성하고 프로젝트를 구축하고 실행합니다.
예제 코드 프로젝트를 가져오고 빌드하려면:
- Android Studio를 시작합니다.
- Android Studio의 시작 페이지에서 Import Project(프로젝트 가져오기)를 선택하거나 File(파일) > New(새로 만들기) > Import Project(프로젝트 가져오기)를 선택합니다.
- build.gradle 파일(...examples/lite/examples/object_detection/android_play_services/build.gradle)이 포함된 예제 코드 디렉터리로 이동하여 해당 디렉터리를 선택합니다.
이 디렉터리를 선택한 후, Android Studio는 새 프로젝트를 생성하고 이를 구축합니다. 구축이 완료되면 Android Studio는 Build Output 상태 패널에 BUILD SUCCESSFUL 메시지를 표시합니다.
프로젝트를 실행하려면:
- Android Studio에서 Run(실행) > Run(실행)… 및 MainActivity를 선택하여 프로젝트를 실행합니다.
- 카메라가 있는 연결 Android 기기를 선택하여 앱을 테스트합니다.
결과
[코드 분석]
https://www.tensorflow.org/lite/android/quickstart?hl=ko
Android 빠른 시작 | TensorFlow Lite
Android 빠른 시작 컬렉션을 사용해 정리하기 내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요. 이 페이지는 TensorFlow Lite를 통해 Android 앱을 구축하여 라이브 카메라 피드를 분석하고 객체
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참고.
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