仅供参考 CSDN程序运行截图 https://blog.csdn.net/qq_41548460/article/details/112483173
文档
Keras中文文档：https://keras.io/zh/
机器学习速成课：https://developers.google.com/machine-learning/crash-course
TensorFlow学习教程：https://www.tensorflow.org/tutorials
TensorFlow Python API：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf
数据集：
TensorFlow datasets：https://www.tensorflow.org/datasets
Kaggle datasets：https://www.kaggle.com/datasets
免费运算资源：
Google Colab: https://colab.research.google.com
Kaggle: https://www.kaggle.com/competitions
Android 机器学习开发样例：Image_Classification、Object_Detection、Digit_calssifer
第一阶段：学习深度学习的基本知识原理。熟悉相关名词的意义和作用，掌握常用的神经网络，如CNN；掌握Python编程以及使用Tensorflow进行深度学习。查阅相关资料文档视频，如Keras中文文档、Google机器学习速成课、TensorFlow学习教程、TensorFlow Python API、Android开发相关等。
第二阶段：确定方向。考虑到成果转化的实用价值和时代背景意义，确定了基于Android和CNN的人脸口罩检测。在kaggle网站上下载数据集。搭建相关开发环境，使用jupyter notebook来编码，基于tensorflow2.4开发。
第三阶段：构建最优模型。首先从TensorFlow官网提供的猫识别案例入手，这与识别人是否带口罩十分相似。该案例在不使用迁移学习之前的模型识别准确率可达88~92%，所以我们可在此基础上进行借鉴学习。通过Google colab提供免费的深度学习平台来验证batch size、epoch、优化器、学习率、损失函数、dropout的不同以及增加或减少神经网络层数对模型的准确率的影响，并找出人脸口罩检测的最优模型。对比传统的参数调优，我们后面采用了迁移学习来达到了最高精确率。
第四阶段：模型应用。设置Android界面，编写调用系统相机和选择照片的代码，引入相关依赖，将人脸口罩检测的最优模型转换成tflite格式，导入到Android studio项目中，裁剪图片，转换格式，将图片的字节流传入推断器，计算其推断时间、检测的准确率来评估模型的优良。
第五阶段：模型优化。基于预训练的模型来迁移学习，继续寻找最优模型，之后将模型进行量化（优化），能大大缩小模型体积，缩短模型推断时间，可应用于实时检测，最后获取相机实时预览，对每一帧进行推断。