# TensorFlow Lite 用例

Source: [https://docs.qualcomm.com/doc/80-70015-50SC/topic/tensorflow-lite-use-cases.html](https://docs.qualcomm.com/doc/80-70015-50SC/topic/tensorflow-lite-use-cases.html)

TensorFlow Lite 是一套可帮助开发人员在移动、嵌入式和边缘设备上运行模型，从而实现设备端机器学习的工具。借助 TensorFlow lite 用例，可以运行图像分类、目标检测、图像分割和姿态估计的用例。

在运行用例之前，须完成 [GStreamer 命令行用例](https://docs.qualcomm.com/doc/80-70015-50SC/topic/gstreamer-application-use-cases.html)中提到的前提条件。

- **[使用 TFLite 进行图像分类和显示](https://docs.qualcomm.com/doc/80-70015-50SC/topic/single-camera-stream-with-image-classification-and-display.html)**  

这些用例使用 Inceptionv3 TFLite 模型对单个摄像头流中的场景进行分类，并叠加或合成分类标签。
- **[使用 TFLite 进行图像分类和编码](https://docs.qualcomm.com/doc/80-70015-50SC/topic/single-camera-stream-with-image-classification-and-encode.html)**  

这些用例使用 InceptionV3 TFLite 模型对单个摄像头流的场景进行分类，并叠加或合成分类标签，然后对流进行编码。
- **[使用 TFLite 进行目标检测和显示](https://docs.qualcomm.com/doc/80-70015-50SC/topic/single-camera-stream-with-object-detection-and-display.html)**  

这些用例使用 YOLOv5 TFLite 模型来识别场景中的目标对象，在检测到的目标对象上叠加或合成边框，然后显示结果。
- **[使用 TFLite 进行目标检测和编码](https://docs.qualcomm.com/doc/80-70015-50SC/topic/single-camera-stream-with-object-detection-and-encode.html)**  

这些用例使用 YOLOv5 TFLite 模型来识别场景中的目标对象，在检测到的目标对象上叠加或合成边框，然后将此数据流编码为 H.264 码流。
- **[使用 TFLite 进行图像分割和显示](https://docs.qualcomm.com/doc/80-70015-50SC/topic/single-camera-stream-with-image-segmentation-and-display.html)**  

该用例使用 `deeplabv3_resnet50` TFLite 模型，从摄像头流中识别场景中的语义分割，使用 qtivcomposer 合成语义和原始视频流，然后显示结果。
- **[使用 TFLite 进行图像分割和编码](https://docs.qualcomm.com/doc/80-70015-50SC/topic/single-camera-stream-with-image-segmentation-and-encode.html)**  

该用例使用 `deeplabv3_resnet50` TFLite 模型来合成语义分割和原始视频流，对该数据流进行编码，然后在 MP4 容器中对其进行多路复用。
- **[使用 TFLite 进行姿态估计和显示](https://docs.qualcomm.com/doc/80-70015-50SC/topic/single-camera-stream-with-pose-estimation-and-display.html)**  

这些用例使用 PoseNet TFLite 模型来处理具有姿态估计的单个摄像头流。
- **[使用 TFLite 进行姿态估计和编码](https://docs.qualcomm.com/doc/80-70015-50SC/topic/single-camera-stream-with-pose-estimation-and-encode.html)**  

这些用例使用 PoseNet TFLite 模型对单个摄像头流进行姿态估计处理，并将该数据流编码为 H.264 码流。

**Parent Topic:** [机器学习用例](https://docs.qualcomm.com/doc/80-70015-50SC/topic/machine-learning-use-cases.html)

**Related Resources**  

- [Qualcomm GStreamer 插件](https://docs.qualcomm.com/doc/80-70015-50SC/topic/qim-sdk-plugins.html)

**Related Information**  

- [https://www.tensorflow.org/lite/guide](https://www.tensorflow.org/lite/guide)

Last Published: Nov 11, 2025

[Previous Topic
机器学习用例](https://docs.qualcomm.com/bundle/publicresource/80-70015-50SC/topics/machine-learning-use-cases.md) [Next Topic
使用 TFLite 进行图像分类和显示](https://docs.qualcomm.com/bundle/publicresource/80-70015-50SC/topics/single-camera-stream-with-image-classification-and-display.md)