yangcheng
yangcheng
1. tf官方使用的模型是ssd, 精度和大小都相比v5会低和小，所以会在推理上快很多 2. 不可否认，tf案例中使用的是Android camera2的相关API，相比于本项目上使用的cameraX api会少了更多封装，后续本项目会参考tf案例中的方法做相应尝试。 3. v5和nnapi的转化上，还没去仔细看nnapi支持的算子在v5上的影响，但是可以肯定的是，tf官方案例中nnapi的例子转换的那些模型都是比较旧和算子比较常见的。
看了一下确实是29ms，快很多，有空去翻翻v5的issue和wiki看看有没有想过资料。
有什么错误信息吗，Android-studio logcat里面的日志输出 @visonpon
看报错信息是模型不支持 NNAPI 相关算子，请问你的模型是哪个版本的tflite导出的？
你好。 predictStep 是当前预测值回溯到多少步之前，其实表示就是当前的预测受过去多少步的影响； enablePredict 是让HTM在做检测时输出预测值； metricData，maxValue，minValue，minResolution是为HTM生成一定尺度大小的模型，其实就是HTM算法接收的数据范围这些，方便HTM内部模型生成。 一点小Tips: 由于我很久没关注HTM去更新这个了，HTM内部结构似乎修改了，这个api可能用不了需要你自己做一些修改，比如再HTM的model模块改了位置等。 谢谢~
其实getScalarMetricWithTimeOfDayAnomalyParams只是初始化一些参数，同样HTM也存在训练的过程，训练的时候也会更新参数的，整个流程建议看下他们的文章，https://github.com/yyccR/papers/tree/master/HTM/paper 这里是我整理的一些他们的资料，应该对你有帮助。
你好，目前这个项目已经很旧了，很多API已经更新了，就这个问题建议去nupic的issue里面找一下。
@gh4ni404 may be u can try this: https://github.com/FeiGeChuanShu/yolov5-seg-ncnn/tree/main/Android_demo
Show me the error log. 1. update the model input shape [ref this code](https://github.com/yyccR/yolov5-tflite-android/blob/master/app/src/main/java/com/example/yolov5tfliteandroid/detector/Yolov5TFLiteDetector.java#L48C5-L48C57). 2. update your model output shape [ref this code](https://github.com/yyccR/yolov5-tflite-android/blob/master/app/src/main/java/com/example/yolov5tfliteandroid/detector/Yolov5TFLiteDetector.java#L49) 3. update your model labels, [ref this...
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