基本上，我使用 Scikit learn 创建了一个图像多分类器，但使用类似于此博文的 Tensorflow 神经网络进行特征提取: https://code.oursky.com/tensorflow-svm-image-classifications-engine/
训练和预测在 python 中工作得很好，但是我现在试图让它在 Android 应用程序中工作，但我不知道如何继续。
我找到了一个用于将 Scikit learn 模型导出到 java 的库:https://github.com/nok/sklearn-porter 所以这可能会在 android 中运行。问题是 SVM 分类器现在需要来自新图像的 2048 维输入特征，而且我不认为 Tensorflow 推理库能够像我在 python 代码中那样使用模型在 Android 应用程序中进行特征提取
有人知道如何在 Android 中实现此特征提取和分类吗？
PS:我使用这种方法是因为它似乎比仅使用 InceptionV3 模型进行分类产生更好的预测结果，就像我之前在项目中所做的那样 https://github.com/pirklbauer31/DiceTracker
最佳答案
我也在 Android 上使用机器学习的项目，在 Android 上使用 scikit-learn 遇到一些问题后，最后我使用了 Weka 库。 Weka 是其他 ML 库，例如 Scikit-Learn，但它是在 Java 上实现的，并且有一个可在 Android 中使用的 .jar: https://github.com/rjmarsan/Weka-for-Android
我没有使用过 SVM，但它包含在 Weka 的代码中，我认为你可以根据你的需要调整它。
希望这对您有帮助。
关于java - 使用 Scikit Learn 支持 vector 机在 Android 应用程序中进行预测，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/49210565/