1. 다양한 Vision 모델 데모 및 소개 (Hook) - MobileNet 기반의 Object Detection, CPM 기반의 Custom Pose Estimation, 거북목 여부를 진단해주는 Vision 모델 등 직접 모바일에 응용해보았던 모델들의 데모 시현 2. 안드로이드 환경에서의 Tensorflow Lite - 딥러닝 모델이 모바일용으로 경량화 되어, Tensorflow Lite을 통해 안드로이드 위에서 동작하기 까지의 과정 3. Custom 모델에의 적용 - 나만의 Custom 모델을 설계하여 모바일에 이식하는 방법과 실제 개발에서의 이슈들 4. MLKit - 모바일 개발자를 위한 머신러닝을 가장 빠르게 실험해볼 수 있는 MLKit 활용법

9. .tflite

10. .tflite

12. import org.tensorflow.lite.Interpreter
import org.tensorflow.lite.experimental.GpuDelegate
// Initialize interpreter with GPU delegate
protected val delegate = GpuDelegate()
protected var options = (Interpreter.Options()).addDelegate(delegate)
protected var interpreter = Interpreter(model, options)
// Run inference
while (true)
{
writeToInput(input)
interpreter.run(input, output)
readFromOutput(output)
}
// Clean up
delegate.close()
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20. .tflite
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28. .tflite
J

31. CoroutineScope(Dispatchers.Main).launch {
var data = ""
CoroutineScope(Dispatchers.Default).async {
// Background Thread에서 모델 추론 실행
}.await()
// 모델 추론 결과 UI 업데이트
}
.tflite
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34. .tflite
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