Android 开发者,我为什么要在意深度学习

首先,深度学习,能为你打开新世界的大门,让你的应用与时俱进,更迷人
App 只是一个框架,无论你是一个团队中的工程师,还是一个独立开发者,掌握了前沿、最新的技术,都有可能为你打开新的思路,让你手上的应用变得更酷、更让人惊喜。最典型的一个例子,就是前段时间风靡世界的照片滤镜应用 Prisma。
滤镜应用太常见了,但和别的滤镜不同,Prisma 通过深度学习,把你上传的照片,用梵高、毕加索、莫奈的笔重新”画”了一遍,因为美颜过程有“人工智能”的参与,出来的效果非常融洽、惊艳,连俄罗斯前总统梅德韦杰夫都忍不住在 Instagram 上 po 出多张用 Prisma 处理后的照片。
经深度学习图片渲染应用 Prisma 处理后的照片就像这样:

另一个例子是 Google 翻译的 App,这款应用在我自己在出国旅游时也帮了不少忙。日本很多餐馆都只有日文菜单,老板们的英文水平也比较捉急......你们以为这就能阻止我品尝最地道的美食吗?Naive!Google 翻译上的图像识别翻译功能,已经能比较好地帮我避免窘境,让我大概明白我要放进嘴里的是什么东西。
在这个“看图即时翻译”过程中,深度学习首先帮助应用识别出图中的文字,其次,为了让用户在各类手机、大部分网络环境下都能使用这项服务,Google 还开发了一个“迷你神经网络”,让它在计算能力有限的智能手机上,独立工作,而不需要联网到远程的云计算平台。
其次,深度学习/机器学习是趋势,是无所不在的未来,掌握这项技术,将给你带来更好的工作机会,更不容易被淘汰。
现在深度学习、机器学习的发展实在太快,科研突破层出不穷。所有一线的互联网公司都开始在他们的应用中植入机器学习的算法,滴滴出行在做订单调配和路径规划,饿了么在用深度学习给配送员推送最经济的配送路线,淘宝首页的“猜你喜欢”更是越来越聪明誓要掏空你的钱包。
与此同时,移动化仍然是互联网业务的一个重要趋势。还有很多有趣的应用和服务还没来得及移植到手机上,而互联网大佬们正在砸钱砸人开发的各类深度学习应用,也终将会在移动端有自己的落点。
如果你有经验和能力,用深度学习来改造、升级现有的应用,无疑你将是移动开发领域中最炙手可热的人才。或者作为个人开发者,把一个成熟的深度学习模型移植到移动端,也有可能成为你在市场中突出重围、一夜爆红的利器。梦想还是要有的,总会有人实现它们的!
那么问题来了,作为一个普通的 Android 开发者,要如何用最快的速度上手深度学习,把这项黑科技装入你的应用之中?
事实上,Android 的后爹 Google, 早就开源了一个 TensorFlow Android Camera Demo 的深度学习库,其中包含了三个样例应用:
1. 分类(TF Classify)

这个应用,能够给相机里的照片加上标题和所对应的确定性概率,通常都很准确也很具体哦。 比如戴着帽子的小狗,电脑桌上的咖啡杯等等。
2. 识别(TF Detect)

应用可以实时识别并追踪相机画面里的人物,并标注出识别的确定程度。 不管是是近景还是远景中的人,都能识别得相当准确哦。
3. 渲染(TF Stylize)

这个应用,可以使用多种风格对图片进行渲染,虽然速度不如前面提到的 Prisma 那么迅捷,但是效果也是一级棒!
现在,你当然可以把展示应用的apk下载下来,亲自把玩一番。但作为一个程序员,把玩一番怎么够,要自己构建出来的,自己修修改改才好玩,一个简单的步骤如下:
1. 下载已经编译的 Tensorflow (你当然可以使用 NDK 编译的Tensorflow 源码,不过我觉得太麻烦了)
2. 在app/libs/中添加libandroid_tensorflow_inference_java.jar同时编辑 Gradle 文件告知 android studio 项目会使用这个外部库
3. 运行 Demo
那么,怎么做一些修改呢?你可以打开Camera App demo 的黑盒,仔细看看里面的实现方式 ,其实模型都训练好了,你就是要学如何进行预测,也就是使用TensorFlowInferenceInterface 这个库。
看到这里,是不是已经恨不得马上开始亲手试试了?如果你对自己的能力还是有些怀疑,或者想要打下更好的基础,也可以从这两门在线课程开始,一步步成为一个掌握深度学习的Android开发者:
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