如何在我自己的手机上运行AI Hub上下载的模型

yxmas1 2024-03-22 11:14:35

我从AI Hub上下了一个模型，也能在云上的8Gen2机器上跑。

我如何才能在我自己的手机上跑这个模型呢？

需不需要root, 能不能写一个step by step的教程？

如果不能的话，能不能写个如何在你们的RB5或者AI BOX上跑的step by step的教程。

谢谢

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chipseeker 03-27

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高通 AI Hub github上更新了Android test app，目前支持Image classification ，image super resolution
https://github.com/quic/ai-hub-models/tree/main/apps/android

Ricky技术随想 03-25

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@yxmas1
目前AI Hub的模型列表提供的是tflite格式或者高通 AI engine direct (QNN) 的格式，如果需要在手机上运行tflite，可以参考这个Android App运行
https://github.com/tensorflow/examples/tree/master/lite/examples/object_detection/android

目前AI-Hub暂时只支持的Andriod，其它系统将会陆续上线

PaddleHub旨在为开发者提供丰富的、高质量的、直接可用的预训练模型；模型种类丰富：涵盖大模型、CV、NLP、Audio、Video、工业应用主流六大品类的 400+ 预训练模型，全部开源下载，离线可运行；超低使用门槛：无需深度学习背景、无需数据与训练过程，可快速使用AI模型；一键模型快速预测：通过一行命令行或者极简的Python API实现模型调用，可快速体验模型效果；一键模型转服务化：一行命令，搭建深度学习模型API服务化部署能力；跨平台兼容性：可运行于Linux、Windows、MacOS等多种操作系统。

PaddleHub体验口罩识别 PaddleHub 口罩检测示例防控疫情，众志成城。人工智能技术正被应用到疫情防控中来。百度积极响应号召，为了助推全社会的力量将AI技术应用于防疫工作，决定免费开源自研的“口罩人脸识别”预训练模型，该模型基于2018年百度在国际顶级计算机视觉会议ECCV 2018的论文PyramidBox而研发，可以在公共场景检测大量的人脸同时，将佩戴口罩和未佩戴口罩的人脸快速识别标注。基于此预训练模型，开发者仅需使用少量自有数据，便可快速完成自有场景模型开发。飞桨预训练模型管理与迁移学习工具PadddleHub已提供PyramidBox预训练模型(pyramidbox_lite_mobile_mask/pyramidbox_lite_server_mask)用于一键检测人们是否佩戴口罩。同时PaddleHub还提供了飞桨生态下的高质量预训练模型，涵盖了图像分类、目标检测、词法分析、语义模型、情感分析、视频分类、图像生成、图像分割、文本审核、关键点检测等主流模型。更多模型详情请查看官网：https://www.paddlepaddle.org.cn/hub 和 PaddleHub repo：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub 本示例利用目标检测轻量化模型pyramidbox_lite_mobile_mask完成佩戴口罩检测。 NOTE：如果您在本地运行该项目示例，需要首先安装PaddleHub。如果您在线运行，需要首先fork该项目示例。之后按照该示例操作即可。

本课程手把手讲解Caffe SSD框架代码编译和安装过程，并详细介绍如何基于一个无人零售商品数据集来成功训练出SSD和Mobilenet SSD模型，然后将它们量化且移植到海思开发板上正确运行。课程主要内容有：1. caffe SSD框架代码下载及其编译2.基于无人零售商品数据集训练SSD a）无人零售数据集介绍 b）模型训练3 SSD模型原理及其default box概念介绍4 SSD wk模型生成及其仿真验证 a）3519av100 sdk010提供 b）模型的量化 c）仿真代码讲解及其运行5 量化模型在板载上运行6 caffe mobilenet ssd框架下载及其编译7 深度可分离卷积运算概念8 基于无人零售商品数据集的Mobilenet SSD模型训练9 Mobilenet SSD模型量化及其仿真10 Mobilenet SSD量化模型板载运行

PaddleHub旨在为开发者提供丰富的、高质量的、直接可用的预训练模型。模型种类丰富: 涵盖大模型、CV、NLP、Audio、Video、工业应用主流六大品类的 400+ 预训练模型，全部开源下载，离线可运行。超低使用门槛：无需深度学习背景、无需数据与训练过程，可快速使用AI模型。一键模型快速预测：通过一行命令行或者极简的Python API实现模型调用，可快速体验模型效果。一键模型转服务化：一行命令，搭建深度学习模型API服务化部署能力。跨平台兼容性：可运行于Linux、Windows、MacOS等多种操作系统

Paddle.js 是百度 PaddlePaddle 的 web 方向子项目，是一个运行在浏览器中的开源深度学习框架。Paddle.js 可以加载提前训练好的 paddle 模型，或者将 paddle hub 中的模型通过 Paddle.js 的模型转换工具 paddlejs-converter 变成浏览器友好的模型进行在线推理预测使用。

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