高通QAI AppBuilder介绍系列1:快速上手及环境配置

chipseeker 2025-02-13 09:07:01
加精

高通QAI AppBuilder也叫AI Engine Direct Helper，旨在提供简洁的C/C++以及python的接口方便调用Qualcomm AI engine Direct SDK (QNN),来快速的搭建自己的AI应用程序。

QAI ApppBuilder (AI Engine Direct Helper)使用各种操作系统，这里着重介绍在WOS上的使用

QAI ApppBuilder (AI Engine Direct Helper)的GitHub：GitHub - quic/ai-engine-direct-helper

这里 有一篇中文的介绍文档： AI-Engine-Direct-Helper 快速上手及环境配置 

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QAI AppBuilder 快速上手(1): 环境配置
AI-Engine-Direct-Helper 是一个用于简化 AI 模型在 Qualcomm 平台上运行的工具。它主要用于与 Qualcomm® AI Engine Direct（也称为 QNN SDK）配合使用，提供统一的低级 API 以加速 AI 的开发。本文基于 Qualcomm GitHub上开源的代码，介绍了如何为 QAI AppBuilder 自动和手动设置基于x64版本 Python 及 QNN 环境，以方便后续使用 Qualcomm AI应用。
QAI AppBuilder 快速上手(6): 图像分割应用实例
unet_segmentation模型（U-Net）是一种专门用于图像分割任务的卷积神经网络（CNN），它采用对称的编码器-解码器结构，编码器部分逐步提取图像特征，而解码器部分逐步恢复空间分辨率，从而实现精确的像素级分割。U-Net 在医学影像分析、卫星图像处理和自动驾驶等领域有广泛应用，能够在少量训练数据上取得优异的分割效果
QAI AppBuilder 快速上手(3): 图像修复应用实例1
AOTGAN是一种基于注意力机制的生成对抗网络（GAN）模型，主要用于图像修复任务。本文章主要介绍AOTGAN模型的使用方法，并通过示例演示来进行对模型使用的深入了解。
QAI AppBuilder 快速上手(7): 目标检测应用实例
YOLOv8_det专为高效、准确地检测图像中的物体而设计。它采用了改进的主干网络（Backbone）、Neck 层和解耦头（Decoupled Head）结构，支持多任务处理，包括目标检测、实例分割和关键点检测。YOLOv8_det 在性能和灵活性上有显著提升，适用于各种计算设备和应用场景。
QAI AppBuilder 快速上手(10): 图像生成应用实例
Stable Diffusion 是一种先进的图像生成模型，能够根据用户提供的文本描述生成高质量的图像。它利用深度学习技术，通过解析和理解文本内容，创建出逼真且细致的图像。该模型在艺术创作、广告设计、游戏开发等领域具有广泛的应用前景。用户只需输入详细的描述，Stable Diffusion 就能生成符合要求的图像，极大地提高了创作效率和灵感的实现。无论是风景、人物还是抽象艺术，Stable Diffusion 都能为用户提供令人惊叹的视觉效果，成为现代图像生成技术的重要工具。
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