package Ġcom . arp adf od or . st olen vehicle detector . android . app . model . ml Ċ Ċ import Ġandroid . content . res . Asset Manager Ċ import Ġandroid . graphics . Bitmap Ċ import Ġandroid . os . System Clock Ċ import Ġandroid . os . Trace Ċ import Ġandroid . util . Log Ċ import Ġorg . tensorflow . lite . Interpreter Ċ import Ġorg . tensorflow . lite . gpu . Compatibility List Ċ import Ġorg . tensorflow . lite . gpu . Gpu Delegate Ċ import Ġjava . io . FileInputStream Ċ import Ġjava . nio . ByteBuffer Ċ import Ġjava . nio . Byte Order Ċ import Ġjava . nio . Mapped ByteBuffer Ċ import Ġjava . nio . channels . File Channel Ċ Ċ enum Ġclass ĠPre processing { ĊĠĠĠ ĠNORMAL IZE , ĠST AND AR DI ZE , ĠNONE Ċ } Ċ Ċ /** Ċ Ġ* ĠAbstract Ġclass Ġfor Ġinteracting Ġwith Ġdifferent Ġt flite Ġmodels Ġthe Ġsame Ġway Ċ Ġ**/ Ċ abstract Ġclass ĠT flite Model ( ĊĠĠĠ Ġassets : ĠAsset Manager , ĊĠĠĠ Ġthreads : ĠInt , ĊĠĠĠ Ġ// ĠModel Ġand Ġlabel Ġpaths ĊĠĠĠ Ġval ĠBASE _ PATH : ĠString , ĊĠĠĠ Ġval ĠMODEL _ PATH : ĠString , ĊĠĠĠ Ġval ĠLABEL _ PATH : ĠString , ĊĊĠĠĠ Ġ// ĠWhether Ġthe Ġmodel Ġquant ized Ġor Ġnot ĊĠĠĠ Ġval ĠGPU _ IN FER ENCE _ SUPPORT : ĠBoolean , ĊĊĠĠĠ Ġ// Ġinput Ġproperties ĊĠĠĠ Ġ// Ġimage Ġproperties ĊĠĠĠ Ġval ĠPRE PROCESS ING : ĠPre processing , ĊĠĠĠ Ġval ĠIMAGE _ ME AN : ĠFloat Ġ= Ġ 1 2 7 . 5 f , ĊĠĠĠ Ġval ĠIMAGE _ STD : ĠFloat Ġ= Ġ 1 2 7 . 5 f , ĊĠĠĠ Ġ// ĠInput Ġimage Ġsize Ġrequired Ġby Ġthe Ġmodel ĊĠĠĠ Ġval ĠIMAGE _ SIZE _ X : ĠInt , ĊĠĠĠ Ġval ĠIMAGE _ SIZE _ Y : ĠInt , ĊĠĠĠ Ġ// ĠInput Ġimage Ġchannels Ġ( RGB ) ĊĠĠĠ Ġval ĠNUM _ CHANNEL S : ĠInt , ĊĠĠĠ Ġ// ĠNumber Ġof Ġbytes Ġof Ġa Ġchannel Ġin Ġa Ġpixel ĊĠĠĠ Ġ// Ġ 1 Ġmeans ĠInt Ġinput , Ġ 4 Ġmeans Ġfloating Ġpoint ĊĠĠĠ Ġval ĠNUM _ BYTES _ PER _ CHANNEL : ĠInt , ĊĠĠĠ Ġ// Ġbatch Ġsize Ġdimension ĊĠĠĠ Ġval ĠB ATCH _ SIZE : ĠInt , ĊĠĠĠ Ġ// Ġtype Ġtag ĊĠĠĠ Ġval ĠTAG : ĠString Ċ ) Ġ{ ĊĊĠĠĠ Ġ// Ġthe Ġinference Ġmodel ĊĠĠĠ Ġvar Ġmodel : ĠInterpreter ? Ġ= Ġnull ĊĊĠĠĠ Ġ// Ġpre - allocated Ġbuffer Ġto Ġthe Ġlabels ĊĠĠĠ Ġvar Ġlabels : ĠArrayList < String > Ġ= Ġarray ListOf () ĊĊĠĠĠ Ġ// ĠGPU Ġdelegate Ġto Ġrun Ġthe Ġmodel Ġon Ġdevice ĠGPU ĊĠĠĠ Ġvar Ġgpu Delegate : ĠG pu Delegate ? Ġ= Ġnull ĊĊĠĠĠ Ġ// ĠA ĠByteBuffer Ġto Ġhold Ġimage Ġdata Ġto Ġbe Ġfeed Ġinto ĠTensorFlow ĠLite Ġas Ġinputs ĊĠĠĠ Ġval Ġimg Data : ĠByteBuffer ĊĊĠĠĠ Ġ// Ġpre - allocated Ġbuffer Ġto Ġthe Ġinput Ġimage ĊĠĠĠ Ġval Ġint Values : ĠInt Array ĊĊĠĠĠ Ġ// Ġenable Ġlogging Ġfor Ġdebugging Ġpurposes ĊĠĠĠ Ġvar Ġenable Logging Ġ= Ġtrue ĊĊĠĠĠ Ġ// Ġnumber Ġof Ġthreads Ġto Ġuse ĊĠĠĠ Ġprivate Ġval Ġnum Threads : ĠInt Ġ= Ġthreads ĊĊĠĠĠ Ġinit Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġimg Data Ġ= Ġinit Img Data () ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġint Values Ġ= ĠInt Array ( IMAGE _ SIZE _ X Ġ* ĠIMAGE _ SIZE _ Y ) ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ// ĠTime Ġconsuming Ġloading Ġon Ġa Ġdifferent Ġthread ĊĠĠĠĠĠĠĠ ĠThread { ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġmapped ByteBuffer Ġ= Ġload Model File ( assets ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġmodel Ġ= Ġbuild Model ( mapped ByteBuffer , Ġnum Threads ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġlabels Ġ= Ġload Labels ( assets ) ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ}. start () ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġlog (" Model Ġinitialized ") ĊĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠ Ġ/** ĊĠĠĠĠ Ġ* ĠLoad Ġthe Ġmodel Ġfile Ġfrom ĠAssets ĊĠĠĠĠ Ġ*/ ĊĠĠĠ Ġprivate Ġfun Ġload Model File ( assets : ĠAsset Manager ): ĠM apped ByteBuffer Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval ĠfileDescriptor Ġ= Ġassets . open Fd ( BASE _ PATH Ġ+ ĠMODEL _ PATH ) ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval ĠinputStream Ġ= ĠFileInputStream ( file Descriptor . file Descriptor ) ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġfile Channel Ġ= ĠinputStream . channel ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġstart Offset Ġ= ĠfileDescriptor . start Offset ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġdeclared Length Ġ= ĠfileDescriptor . declared Length ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġbyte Buffer Ġ= Ġfile Channel . map ( File Channel . Map Mode . READ _ ONLY , Ġstart Offset , Ġdeclared Length ) ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ ĠinputStream . close () ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġlog (" Model Ġfile Ġloaded ") ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġ Ġbyte Buffer ĊĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠ Ġprivate Ġfun Ġload Labels ( assets : ĠAsset Manager ): ĠArrayList < String >{ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval ĠinputStream Ġ= Ġassets . open ( BASE _ PATH Ġ+ ĠLABEL _ PATH ) ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġlabels Ġ= Ġarray ListOf < String >() ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ ĠinputStream . apply Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġbuffered Reader (). use Lines Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġlines Ġ-> Ġlines . forEach Ġ{ Ġlabels . add ( it ) Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ}. close () ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġlog (" Labels Ġloaded ") ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġlabels ĊĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠ Ġprivate Ġfun Ġbuild Model ( mapped ByteBuffer : ĠM apped ByteBuffer , Ġnum Threads : ĠInt ): ĠInterpreter Ġ{ ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġcompatibility Ġ= ĠCompatibility List () ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġoptions Ġ= ĠInterpreter . Options (). apply Ġ{ ĊĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġif ( compatibility . is Delegate Supported On This Device Ġ&& ĠGPU _ IN FER ENCE _ SUPPORT ){ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ// ĠGPU Ġinference ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġdelegate Options Ġ= Ġcompatibility . best Options For This Device ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġthis . add Delegate ( Gpu Delegate ( delegate Options )) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġelse { ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ// ĠCPU Ġinference ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġthis . set Num Threads ( num Threads ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġmodel Ġ= ĠInterpreter ( mapped ByteBuffer , Ġoptions ) ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġlog (" Model Ġbuilt ") ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġmodel ĊĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠ Ġ/** ĊĠĠĠĠ Ġ* ĠThis Ġbyte Ġbuffer Ġis Ġsized Ġto Ġcontain Ġthe Ġimage Ġdata Ġonce Ġconverted Ġto Ġfloat ĊĠĠĠĠ Ġ* ĠThe Ġinterpreter Ġcan Ġaccept Ġfloat Ġarrays Ġdirectly Ġas Ġinput , Ġbut Ġthe ĠByteBuffer Ġis Ġmore Ġefficient Ġas Ġit Ġavoids Ġextra Ġcopies Ġin Ġthe Ġinterpreter ĊĠĠĠĠ Ġ*/ ĊĠĠĠ Ġprivate Ġfun Ġinit Img Data (): ĠByteBuffer Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġimg Data Ġ= ĠByteBuffer . allocate Direct ( ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠB ATCH _ SIZE ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠIMAGE _ SIZE _ X ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠIMAGE _ SIZE _ Y ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠNUM _ CHANNEL S ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ* ĠNUM _ BYTES _ PER _ CHANNEL ) ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġimg Data . order ( Byte Order . native Order ()) ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġimg Data ĊĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠ Ġfun Ġprepare Image ( image : ĠBitmap ): ĠByteBuffer Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ// Ġprepare Ġimage ĊĠĠĠĠĠĠĠ ĠTrace . begin Section (" create Ġbyte Ġbuffer Ġimage ") ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġstart ByteBuffer Time Ġ= ĠSystem Clock . uptime Millis () ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġimage . get Pixels ( int Values , Ġ 0 , Ġimage . width , Ġ 0 , Ġ 0 , Ġimage . width , Ġimage . height ) ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġimg Data . rewind () ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġfor Ġ( i Ġin Ġ 0 Ġuntil ĠIMAGE _ SIZE _ Y ) Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġfor Ġ( j Ġin Ġ 0 Ġuntil ĠIMAGE _ SIZE _ X ) Ġ{ ĊĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġpixel Value Ġ= Ġint Values [ i Ġ* ĠIMAGE _ SIZE _ X Ġ+ Ġj ] ĊĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ// Ġinteger Ġinput ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġif Ġ( NUM _ BYTES _ PER _ CHANNEL Ġ== Ġ 1 ) Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġred Ġ= Ġ( pixel Value Ġshr Ġ 1 6 Ġand Ġ 0 xFF ). to Byte () ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġgreen Ġ= Ġ( pixel Value Ġshr Ġ 8 Ġand Ġ 0 xFF ). to Byte () ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġblue Ġ= Ġ( pixel Value Ġand Ġ 0 xFF ). to Byte () ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġimg Data . put ( red ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġimg Data . put ( green ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġimg Data . put ( blue ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ// Ġfloat Ġinput ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġelse Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ// Ġgray scale Ġimage Ġneeded ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġif ( NUM _ CHANNEL S Ġ== Ġ 1 ){ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ// Ġgray scale Ġconversion ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġred Ġ= Ġnormalize (( pixel Value Ġshr Ġ 1 6 Ġand Ġ 0 xFF ). toFloat ()) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġgreen Ġ= Ġnormalize (( pixel Value Ġshr Ġ 8 Ġand Ġ 0 xFF ). toFloat ()) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġblue Ġ= Ġnormalize (( pixel Value Ġand Ġ 0 xFF ). toFloat ()) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ// Ġgray scale Ġconversion : Ġthe Ġsame Ġas Ġduring Ġmodel Ġtraining Ġ( like ĠTensorFlow Ġrgb _ to _ gray scale ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ// Ġreference : Ġhttps :// en . wikipedia . org / wiki / L uma _% 2 8 video % 2 9 ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġl uminance Ġ= Ġ( red * 0 . 2 9 8 9 f ) Ġ+ Ġ( green * 0 . 5 8 7 0 f ) Ġ+ Ġ( blue * 0 . 1 1 4 0 f ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġimg Data . put Float ( l uminance ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ// ĠRGB Ġimage Ġneeded ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġelse { ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġred Ġ= Ġnormalize (( pixel Value Ġshr Ġ 1 6 Ġand Ġ 0 xFF ). toFloat ()) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġgreen Ġ= Ġnormalize (( pixel Value Ġshr Ġ 8 Ġand Ġ 0 xFF ). toFloat ()) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġblue Ġ= Ġnormalize (( pixel Value Ġand Ġ 0 xFF ). toFloat ()) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġimg Data . put Float ( red ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġimg Data . put Float ( green ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġimg Data . put Float ( blue ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġbyte Buffer Duration Ġ= ĠSystem Clock . uptime Millis () Ġ- Ġstart ByteBuffer Time ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġlog (" Create Ġbyte Ġbuffer Ġduration : Ġ$ byte Buffer Duration ") ĊĠĠĠĠĠĠĠ ĠTrace . end Section () ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġimg Data ĊĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠ Ġprivate Ġfun Ġnormalize ( raw Value : ĠFloat ) Ġ: ĠFloat { ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġwhen ( PRE PROCESS ING ){ ĊĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠPre processing . NORMAL IZE Ġ-> Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ// Ġnormalization Ġ[ 0 , 1 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġraw Value Ġ/ Ġ 2 5 5 f ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠPre processing . STAND AR DI ZE Ġ-> Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ// Ġstandard ization Ġ(- 1 , 1 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ(( raw Value Ġ- ĠIMAGE _ ME AN ) Ġ/ ĠIMAGE _ STD ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠPre processing . NONE Ġ-> Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ// Ġdo Ġnothing Ġwith Ġthe Ġvalue ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġraw Value ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠ Ġfun Ġchange Logging State (){ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġif ( enable Logging ){ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġenable Logging Ġ= Ġfalse ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġelse Ġif (! enable Logging ){ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġenable Logging Ġ= Ġtrue ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠ Ġfun Ġlog ( message : ĠString ){ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġif ( enable Logging ){ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠLog . println ( Log . VERBOSE , ĠTAG , Ġmessage ) ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠ Ġopen Ġfun Ġget Stats String (): ĠString { ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġ" Base Ġfolder : Ġ$ BASE _ PATH / n " Ġ+ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ" Model Ġfile Ġname : Ġ$ MODEL _ PATH / n " Ġ+ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ" Label Ġfile Ġname : Ġ$ LABEL _ PATH / n / n " Ġ+ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ" Img Ġmean : Ġ$ IMAGE _ ME AN / n " Ġ+ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ" Img Ġstd : Ġ$ IMAGE _ STD / n / n " Ġ+ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ" Input Ġimg Ġsize ĠX : Ġ$ IMAGE _ SIZE _ X / n " Ġ+ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ" Input Ġimg Ġsize ĠY : Ġ$ IMAGE _ SIZE _ Y / n / n " Ġ+ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ" Img Ġchannels : Ġ$ NUM _ CHANNEL S / n " Ġ+ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ" Bytes Ġper Ġchannel : Ġ$ NUM _ BYTES _ PER _ CHANNEL / n " Ġ+ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ" Batch Ġsize : Ġ$ BATCH _ SIZE / n " Ġ+ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ"# Ġthreads Ġto Ġuse : Ġ$ num Threads / n " ĊĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠ Ġfun Ġclose (){ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġmodel ?. close () ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġgpu Delegate ?. close () ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġmodel Ġ= Ġnull ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġgpu Delegate Ġ= Ġnull ĊĠĠĠ Ġ} Ċ Ċ }