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androidアプリのTFClassiferに、kerasで作成したtrain済みmodelを導入したい

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Ryomax

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 前提・実現したいこと

kerasを用いてVGG16の学習済みモデルをfine-tuningし、3classを識別するモデルを作成しました。
作成したモデルを、Tensorflowのandroid用demo appであるTF classiferに導入しようと考えています。
model自体は「model.h5」形式で出力しています。
(https://qiita.com/icchi_h/items/c37b52a3eb926d63f917 こちらの記事を参考にしました)

下記プログラムを用いて、「model.h5」→「model.h5.pb」形式には変換しました。
https://github.com/amir-abdi/keras_to_tensorflow
また、TF classiferに関しては、オリジナルのものではなく、機能をclassiferに絞った
https://github.com/Nilhcem/tensorflow-classifier-android/tree/1.4.0
こちらを使用しています。

上記記事を参考に、android studioにてモデルおよびクラスの入れ替えを行ったのですが、android実機にて自作モデルが全く機能しません。
もともとのデモアプリはandroidにてちゃんと作動していますが、
モデルを入れ替えると、classや確率が一切表示されなくなってしまいます。
おそらくprivate static final~の設定がまずいのかと思いますが、どう変更すればいいかがわからず途方に暮れています。
使っているVGG16モデルの構造は、上記quita記事と全く同じですが、画像の入力サイズはkerasのデフォルトの224にしています。
色々調べてみたのですが、自分のモデルでIMAGE_MEAN、IMAGE_STD、INPUT_NAME、OUTPUT_NAMEをどのように確認したらいいのかがわかりませんでした。
なんせkerasもpythonもandroid studioも使い始めの初心者のため、御助力いただけると助かります。

 該当のソースコード

ClassifierActivity.java

  private static final int INPUT_SIZE = 224;
  private static final int IMAGE_MEAN = 127;
  private static final float IMAGE_STD = 1;
  private static final String INPUT_NAME = "input";
  private static final String OUTPUT_NAME = "output";


  private static final String MODEL_FILE = "file:///android_asset/tensorflow_inception_graph.pb";
  private static final String LABEL_FILE =
      "file:///android_asset/imagenet_comp_graph_label_strings.txt";

利用している環境

wndows10
python3.6
keras2.1.2
tensorflowGPU1.8
android studio 3.2

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