Uso de Scikit Learn Support Vector Machine para hacer predicciones en la aplicación de Android: java, android, tensorflow, aprendizaje automático, scikit-learn

Básicamente, creé un Multi-Clasificador de imágenes utilizando Scikit learn pero utilizando la extracción de características con una red neuronal Tensorflow similar a esta entrada de blog: https://code.oursky.com/tensorflow-svm-image-classifications-engine/

Entrenar y predecir funciona bien en Python, sin embargo, ahora estoy tratando de que esto funcione en una aplicación de Android y no estoy seguro de cómo proceder.

Encontré una biblioteca para exportar modelos de aprendizaje de Scikit a Java en: https://github.com/nok/sklearn-porter Así que esto probablemente se ejecutaría en Android. El problema es que el clasificador SVM espera las características de entrada de 2048 dimensiones de las nuevas imágenes ahora y no creo que la biblioteca de Inferencia de Tensorflow sea capaz de usar un modelo solo para la extracción de características en una aplicación de Android como hice en el código de Python

¿Alguien tiene una idea de cómo podría implementar esta función de extracción y clasificación en Android?

PD: estoy utilizando este enfoque porque parece generar mejores resultados de predicción que solo utilizando el Modelo InceptionV3 para la clasificación como lo hice antes en mi proyecto https://github.com/pirklbauer31/DiceTracker

Respuestas

Estoy en un proyecto usando Machine Learning enAndroid también y después de tener algunos problemas con el uso de scikit-learn en Android, finalmente estoy usando la biblioteca Weka. Weka es otra biblioteca ML como Scikit-Learn pero está implementada en Java y tiene un .jar para usar en Android: https://github.com/rjmarsan/Weka-for-Android

No he usado SVM pero está incluido en el código de Weka y creo que puedes adaptarlo a tus necesidades.

Espero que esto te ayude.