之前使用TensorFlow object detect API实现了目标检测（14个手势的识别），使用的是轻量级模型Mobilenet-ssd，Mobilenet-ssd本身检测速率相较于其他模型会更快。使用模型配置文件未对参数修改时，训练后的模型通过TensorFlow lite移植安卓上检测发现，速率达到了200-300ms（用的红米5A手机性能较差），模型大小5M（有点忘了）。200-300ms一帧的检测速率在安卓机上还是能感觉到明显的卡顿，因而想对模型进行优化，目标将模型大小压缩到1M以下，一帧检测速率优化至20ms左右。在模型优化的过程中尝试了很多方法，如下： 之前使用TensorFlow object detect API实
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TensorFlow Mobilenet SSD模型压缩并移植安卓上以达到实时检测效果
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