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基于Paddle Lite在Android手机上实现图像分类

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Paddle Lite是飞桨基于Paddle Mobile全新升级推出的端侧推理引擎，在多硬件、多平台以及硬件混合调度的支持上更加完备，为包括手机在内的端侧场景的AI应用提供高效轻量的推理能力，有效解决手机算力和内存限制等问题，致力于推动AI应用更广泛的落地。

2021-12-07

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基于MNN在Android手机上实现图像分类

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MNN是一个轻量级的深度神经网络推理引擎，在端侧加载深度神经网络模型进行推理预测。目前，MNN已经在阿里巴巴的手机淘宝、手机天猫、优酷等20多个App中使用，覆盖直播、短视频、搜索推荐、商品图像搜索、互动营销、权益发放、安全风控等场景。此外，IoT等场景下也有若干应用。

2021-12-07

2.5K0

基于TNN在Android手机上实现图像分类

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TNN：由腾讯优图实验室打造，移动端高性能、轻量级推理框架，同时拥有跨平台、高性能、模型压缩、代码裁剪等众多突出优势。TNN框架在原有Rapidnet、ncnn框架的基础上进一步加强了移动端设备的支持以及性能优化，同时也借鉴了业界主流开源框架高性能和良好拓展性的优点。

2021-12-07

1.6K0

Mediapipe框架在Android上的使用

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ObjectDetection子图仅在请求时运行，例如以任意帧速率或由特定信号触发。更具体地讲，在将视频帧传递到ObjectDetection之前，本示例中的PacketResampler将它们暂时采样为0.5 fps。你可以在PacketResampler中将这一选项配置为不同的帧速率。正是因为如此，在识别的时候可以时间抖动更少，而且可以跨帧维护对象ID。

2021-11-15

2.8K0

在Ubuntu上安装CPU版本的Caffe

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Caffe是目前比较常用的深度学习框架，这个框架安装没有其他一下主流框架那么简单，直接使用pip命令安装，它更常用的是使用编译的方式安装。所以写下这个文章记录一下。

2020-05-06

2.8K0

在Android手机上使用腾讯的ncnn实现图像分类

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在之前笔者有介绍过《在Android设备上使用PaddleMobile实现图像分类》，使用的框架是百度开源的PaddleMobile。在本章中，笔者将会介绍使用腾讯的开源手机深度学习框架ncnn来实现在Android手机实现图像分类，这个框架开源时间比较长，相对稳定很多。

2020-05-06

3.2K0

在Android手机上使用MACE实现图像分类

打包 c++java 容器镜像服务容器

在之前笔者有介绍过《在Android设备上使用PaddleMobile实现图像分类》，使用的框架是百度开源的PaddleMobile。在本章中，笔者将会介绍使用小米的开源手机深度学习框架MACE来实现在Android手机实现图像分类。

2020-05-06

1.3K0

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