Android - TFLite OD - 无法从具有 4320000 字节的 Java 缓冲区复制到具有 307200 字节的 TensorFlowLite 张量 (normalized_input_image_tensor)

Question

我正在尝试运行我自己的自定义模型来进行对象检测。我从 Google Cloud - Vision ( https://console.cloud.google.com/vision/ )创建了我的数据集（我对图像进行了装箱和标记），它看起来像这样：

训练模型后，我从这里下载了 TFLite 文件（labelmap.txt、model.tflite 和一个 json 文件）：

然后，我将它们添加到 Android 对象检测示例 ( https://github.com/tensorflow/examples/tree/master/lite/examples/object_detection/android )。

但是当我运行该项目时，它崩溃了：

2020-07-12 18:03:05.160 14845-14883/? E/AndroidRuntime: FATAL EXCEPTION: inference
    Process: org.tensorflow.lite.examples.detection, PID: 14845
    java.lang.IllegalArgumentException: Cannot copy to a TensorFlowLite tensor (normalized_input_image_tensor) with 307200 bytes from a Java Buffer with 4320000 bytes.
        at org.tensorflow.lite.Tensor.throwIfSrcShapeIsIncompatible(Tensor.java:423)
        at org.tensorflow.lite.Tensor.setTo(Tensor.java:189)
        at org.tensorflow.lite.NativeInterpreterWrapper.run(NativeInterpreterWrapper.java:154)
        at org.tensorflow.lite.Interpreter.runForMultipleInputsOutputs(Interpreter.java:343)
        at org.tensorflow.lite.examples.detection.tflite.TFLiteObjectDetectionAPIModel.recognizeImage(TFLiteObjectDetectionAPIModel.java:197)
        at org.tensorflow.lite.examples.detection.DetectorActivity$2.run(DetectorActivity.java:182)
        at android.os.Handler.handleCallback(Handler.java:883)
        at android.os.Handler.dispatchMessage(Handler.java:100)
        at android.os.Looper.loop(Looper.java:214)
        at android.os.HandlerThread.run(HandlerThread.java:67)

我尝试将参数TF_OD_API_IS_QUANTIZED更改为 false 并将labelOffset 更改为 0，并且我还将这一行从 TFLiteObjectDetectionAPIModel.java 修改为 d.imgData = ByteBuffer.allocateDirect(_4_ * d.inputSize * d.inputSize * 3 * numBytesPerChannel);（我将 1 替换为 4）

我是新手，如果有人能帮助我理解和解决错误，我将不胜感激。谢谢！

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更新：这里是 tflite 文件：https ://drive.google.com/drive/folders/11QT8CgaYF2EseORgGCceh4DT80_pMiFM?usp = sharing （我不在乎模型是否正确识别正方形和圆形，我只想检查它是否在android应用程序上编译，然后我会改进它）

Answer 1

有一种出色的可视化工具，称为Netron。我使用了你的 .tflite 文件，你的模型输入是：

所以在你计算字节缓冲区的代码行

1 * d.inputSize * d.inputSize * 3 * numBytesPerChannel

你必须输入

1*320*320*3*1

最后一个“1”用于 uint8 ......如果你有浮点数，你应该输入“4”。

快乐编码！