右腦開發訓練app,預（yù）約口罩app開發

00-1010程（chéng）序運行演示

程序相關說明

邏輯實現

對於tensorflow2.x訓練的（de）模型，可以（yǐ）使用遷移學習來減少訓練（liàn）參（cān）數，導出（chū）的tflite模型體（tǐ）積較小。

相機模塊使用CameraX，人臉（liǎn）檢測模塊使用穀歌的mlkit(我不知道安卓怎麽用openCV，我覺得mlkit界麵很友好)。

由於訓練數據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（gèng）新

個人（rén）總（zǒng）結

培訓和安卓（zhuó）應用開發完全獨立。我們需要訓練（liàn）一個模型或者下（xià）載別人訓練的模型（xíng）。

很多時候，你要自己訓練一個模型，往往會受（shòu）到（dào）數據集和計算資（zī）源的限製。在tensorflowlite中，一個（gè）1k物體檢測（cè）的演示，雖然（rán）模型很（hěn）小，但是經過數百個g訓練集的訓練，量化後導出的模型是否是代碼中的量化模型也需要修改。

當開發對應模（mó）型的App時，需要明（míng）確模型可（kě）以處理圖片的格式，比如大小、顏色等等。

總之，安（ān）卓上深度（dù）學習模型的離線推理存在很多漏（lòu）洞。

人臉口罩識別 APP開（kāi）發

華為運動健康App開發對人有什麽用？

1.睡眠監（jiān）測：用戶隻要佩戴可（kě）穿戴設備，就能（néng）準確監測不（bú）同階段的睡眠狀態，包括淺睡、深睡和清醒等。並（bìng）為用戶提供科學的睡眠質量評估和（hé）改善建議，讓用戶睡得更好。

2.健身指（zhǐ）導：為用戶製（zhì）定科（kē）學的健身計劃，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（de）健身教練。

3.運動記錄：運動數據記錄，準確記錄用戶的跑步軌跡、心率、配速頻率、配（pèi）速（sù）等數據（jù），讓用戶在接下來的運動中得到更多的指導和建（jiàn）議。

4.跑步訓練計劃：帶著跑（pǎo）馬拉鬆的習慣，平台會（huì）幫助用戶進行線上訓練，無論是新手（shǒu）還是有經驗的（de）老兵，都可以通（tōng）過科（kē）學的訓練（liàn）來實現自己（jǐ）的目標。華為運動健康app可以向（xiàng）我們展示，它是一個可以（yǐ）帶來很多幫助的平台，可以幫助大家獲得更多的服務，隨時了解自己的健康狀況。

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