tflite 模型的准确性、精确度和召回率
Accuracy, precision and recall of a tflite model
我用yolov4训练了一个模型。推理是完美的，指标也是如此。我将模型转换为 tensorflow lite 以便能够在 android 上使用它。
我想查看转换后模型的accuracy、precision和recall值。
我该怎么办？
没有直接的 API 可以用来衡量 Android 上 tflite 模型的准确度、精确度和召回率，但您始终可以从 TfLite 创建一个 TfLite 解释器实例flatbuffer 模型，运行 对测试数据进行推理，并自行测量 accuracy/precision/recall。
这是官方 TensorFlow Lite Colab 的 link 和 Java/Android 示例代码：https://www.tensorflow.org/lite/examples/on_device_training/overview#run_inference_using_trained_weights.
Java 代码片段显示了如何创建解释器实例和运行 对测试数据的推理。一旦包含预测标签列表，您可以将其与真实标签列表进行比较，并在计算 True/False Positives/Negatives.
后得出 precision/recall
我用yolov4训练了一个模型。推理是完美的，指标也是如此。我将模型转换为 tensorflow lite 以便能够在 android 上使用它。 我想查看转换后模型的accuracy、precision和recall值。 我该怎么办？
没有直接的 API 可以用来衡量 Android 上 tflite 模型的准确度、精确度和召回率，但您始终可以从 TfLite 创建一个 TfLite 解释器实例flatbuffer 模型，运行 对测试数据进行推理，并自行测量 accuracy/precision/recall。
这是官方 TensorFlow Lite Colab 的 link 和 Java/Android 示例代码：https://www.tensorflow.org/lite/examples/on_device_training/overview#run_inference_using_trained_weights.
Java 代码片段显示了如何创建解释器实例和运行 对测试数据的推理。一旦包含预测标签列表，您可以将其与真实标签列表进行比较，并在计算 True/False Positives/Negatives.
后得出 precision/recall