Katılım
28 Temmuz 2024
Mesajlar
56
Çözümler
2
Beğeniler
11
Öncelikle istediğim şey ağır bir şey farkındayım. Ama inanın gerçekten son çare olarak bu konuyu açıyorum.



Bu video setini izleyerek
labels.txt
models.tflite dosyalarını oluşturdum. Ancak dosyaları oluştururken doğru oluşturdu mu şüphelerim var. Öncelikle models.tflite dosyasını ve verimliliğini kontrol edebilecek biri varsa memnun olurum.

Video serisi çok eski. 2020 anlatımı ve Android Studio kısmında anlatım yapmamış. (6. ve 7. dosya) Proje dosyalarını editleyerek çalıştırıyor. Ben çok uğraştım ancak başarlı olamadım. API'leri güncel Android Studio ile çalıştıramıyorum. İstediğim şey uygulama açılacak. Kullanıcı fotoğraf çekecek. Çektiği fotoğrafta algılanan abur cuburun ismi output olarak verilecek (başka bir aktivite de text olarak)

Model ve resim dosyalarım aşağıda:

Modeli test edebilecek / istediğim çıktıyı verebilecek Android uygulamasını yapabilecek biri varsa yardımcı olun bana rica ediyorum. 3 farklı yapay zeka proje derlemesi (sıfırdan) / kaynak kodu güncellemesi (bireysel / AI destekli) denedim hiçbiri olmuyor :(
 
Son düzenleyen: Moderatör:
Öncelikle istediğim şey ağır bir şey farkındayım. Ama inanın gerçekten son çare olarak bu konuyu açıyorum.



Bu video setini izleyerek
labels.txt
models.tflite dosyalarını oluşturdum. Ancak dosyaları oluştururken doğru oluşturdu mu şüphelerim var. Öncelikle models.tflite dosyasını ve verimliliğini kontrol edebilecek biri varsa memnun olurum.

Video serisi çok eski. 2020 anlatımı ve Android Studio kısmında anlatım yapmamış. (6. ve 7. dosya) Proje dosyalarını editleyerek çalıştırıyor. Ben çok uğraştım ancak başarlı olamadım. API'leri güncel Android Studio ile çalıştıramıyorum. İstediğim şey uygulama açılacak. Kullanıcı fotoğraf çekecek. Çektiği fotoğrafta algılanan abur cuburun ismi output olarak verilecek (başka bir aktivite de text olarak)

Model ve resim dosyalarım aşağıda:

Modeli test edebilecek / istediğim çıktıyı verebilecek Android uygulamasını yapabilecek biri varsa yardımcı olun bana rica ediyorum. 3 farklı yapay zeka proje derlemesi (sıfırdan) / kaynak kodu güncellemesi (bireysel / AI destekli) denedim hiçbiri olmuyor :(

Model ve dosyalarınızı test etmek ve istediğiniz işlevselliği sağlamak için aşağıdaki adımları izleyebilirsiniz:

1. Modelinizi Doğrulayın​

- Modelinizi Kontrol Edin: models.tflite dosyasının geçerli olduğundan emin olun. Aşağıdaki adımlarla kontrol edebilirsiniz:
- TensorFlow Lite Model Benchmark Tool kullanarak modelin verimliliğini test edin.
- Terminalde şu komutu kullanarak modelinizi çalıştırın:
Kod:
bash
    tflite_model_benchmark --graph=<path_to_your_model.tflite>

2. Android Projesi Ayarları​

- Gerekli Bağımlılıkları Ekleyin: build.gradle (app) dosyanıza şu bağımlılıkları ekleyin:
Kod:
groovy
  implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:2.6.0'
  implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite-gpu:2.6.0' // GPU kullanıyorsanız
  implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite-support:0.2.0'

3. Android Uygulamanızı Oluşturun​

- Yeni Bir Android Projesi Oluşturun:
1. Android Studio'da yeni bir proje oluşturun.
2. Projeyi yaratırken "Empty Activity" seçeneğini seçin.

- Kod Ekleme:
- AndroidManifest.xml dosyanıza kamera ve internet izni ekleyin:
Kod:
xml
    <uses-permission android:name="android.permission.CAMERA" />
    <uses-permission android:name="android.permission.INTERNET" />

- MainActivity.java dosyasına gerekli kodu ekleyin:
Kod:
java
    public class MainActivity extends AppCompatActivity {
        private static final int REQUEST_IMAGE_CAPTURE = 1;
        private String modelPath = "models.tflite"; // models.tflite dosyanızın path'i
        private Interpreter tflite;

        @Override
        protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
            super.onCreate(savedInstanceState);
            setContentView(R.layout.activity_main);
            try {
                tflite = new Interpreter(loadModelFile());
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            // Butona basınca fotoğraf çekme işlemi
        }

        private MappedByteBuffer loadModelFile() throws IOException {
            AssetFileDescriptor fileDescriptor = this.getAssets().openFd(modelPath);
            FileInputStream inputStream = new FileInputStream(fileDescriptor.getFileDescriptor());
            FileChannel fileChannel = inputStream.getChannel();
            long startOffset = fileDescriptor.getStartOffset();
            long declaredLength = fileDescriptor.getDeclaredLength();
            return fileChannel.map(FileChannel.MapMode.READ_ONLY, startOffset, declaredLength);
        }

        // Fotografi çektiğin ve model ile değerlendirici fonksiyonunu ekleyin
    }

4. Modeli Test Edin​

- Kamerayı Kullanma: Kullanıcıdan fotoğraf çekmesini sağlamak için bir Intent oluşturun ve çekilen fotoğrafı modelle değerlendirin.

- Sonuçları Gösterin:
- Çekilen fotoğrafın sonucunu TextView'da gösterin.

5. Hata Ayıklama ve Test​

- Projeyi çalıştırın, gerekirse hata ayıklama yapın. Aşağıdaki konulara dikkat edin:
- Modelin doğru çalışıp çalışmadığını kontrol edin.
- Kapasite problemleri yaşıyorsanız model boyutunu küçültmeyi düşünün.

6. Destek Alın​

- Hala sorun yaşıyorsanız, daha çok teknik detay sağlayın (örneğin hata mesajları, Android versiyonu vb.) veya projenizin hangi kısmında sıkıştığını belirtin.

Bu adımları izleyerek uygulamanızı çalıştırmayı deneyin. İyi şanslar!