tflite_object detection

1. https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/running_on_mobile_tensorflowlite.md  
2.   
3. export CONFIG_FILE=PATH_TO_BE_CONFIGURED/pipeline.configexport CHECKPOINT_PATH=PATH_TO_BE_CONFIGURED/model.ckptexport OUTPUT_DIR=/tmp/tflite  
4.   
5. object_detection/export_tflite_ssd_graph.py \  
6. --pipeline_config_path=$CONFIG_FILE \  
7. --trained_checkpoint_prefix=$CHECKPOINT_PATH \  
8. --output_directory=$OUTPUT_DIR \  
9. --add_postprocessing_op=true  
10.   
11. bazel run --config=opt tensorflow/lite/toco:toco -- \  
12. --input_file=$OUTPUT_DIR/tflite_graph.pb \  
13. --output_file=$OUTPUT_DIR/detect.tflite \  
14. --input_shapes=1,300,300,3 \  
15. --input_arrays=normalized_input_image_tensor \  
16. --output_arrays='TFLite_Detection_PostProcess','TFLite_Detection_PostProcess:1','TFLite_Detection_PostProcess:2','TFLite_Detection_PostProcess:3' \  
17. --inference_type=QUANTIZED_UINT8 \  
18. --mean_values=128 \  
19. --std_values=128 \  
20. --change_concat_input_ranges=false \  
21. --allow_custom_ops  
22.   
23. bazel run --config=opt tensorflow/lite/toco:toco -- \  
24. --input_file=$OUTPUT_DIR/tflite_graph.pb \  
25. --output_file=$OUTPUT_DIR/detect.tflite \  
26. --input_shapes=1,300,300,3 \  
27. --input_arrays=normalized_input_image_tensor \  
28. --output_arrays='TFLite_Detection_PostProcess','TFLite_Detection_PostProcess:1','TFLite_Detection_PostProcess:2','TFLite_Detection_PostProcess:3'  \  
29. --inference_type=FLOAT \  
30. --allow_custom_ops  
31.   
32. cp /tmp/tflite/detect.tflite \  
33. //tensorflow/lite/examples/android/app/src/main/assets