快到飞起!不用代码,一分钟体验二十个开源模型
开源模型效果体验,废话不说,先上图:
看到如此神奇,是不是手痒现在就想体验?步骤非常简单!
Step1: 点击https://ai.baidu.com/easyedge/home进入百度EasyEdge端计算模型生成平台
Strp2: 点击“立即使用”进入操作中心后,选择“体验开源模型”,点击想体验的模型,拿出手机(安卓苹果皆可)扫码,自动安装,等待几秒钟,即可打开APP实时体验各类模型的效果。
这就是EasyEdge平台最近升级给开发者提供的“开源模型体验”功能,一行代码不用写,还支持苹果手机,妥妥的开发者福利啊!
除了上面演示的OCR模型,公开的模型还有菜品识别,能识别8416种菜!
螺蛳粉也能识别也是没谁了。
动物识别,能识别7879种动物:
更有一些通用的物体检测、人脸识别等模型:
什么都别说,扫码就对了。
言归正传,下面正式介绍一下EasyEdge。
EasyEdge是百度推出的端计算模型生成和服务平台,可基于多种深度学习框架、网络结构的模型,快捷生成端计算模型及封装SDK,并灵活适配多种AI芯片与操作系统, 目前EasyEdge的全部功能服务已预置在零门槛AI开发平台EasyDL、全功能AI开发平台BML中,与模型训练环节紧密配合,提供一站式端到端的AI开发及离线推理服务。。
随着人工智能的不断发展,越来越多的行业和业务场景在应用人工智能来提升效率并降低成本。一方面,现在可以训练模型的框架非常之多,PaddlePaddle,PyTorch,TensorFlow等等,训练模型变得越来越容易,对于框架的选择不同开发者也有各种使用偏好;而在硬件方面,AI芯片的种类也越来越多,除了传统的CPU、GPU、ARM,各种AI的ASIC芯片也逐渐被推出,如华为的昇腾,算丰科技的比特大陆SE,英特尔的Myraid计算卡等等,同时大家使用的手机CPU中都开始逐渐配备专门的AI芯片用于神经网络计算,如苹果A仿生芯片,海思NPU,高通DSP等等。每一类AI芯片都有自己的应用场景与独特的计算框架,然而不同深度学习框架能适配的芯片往往非常有限,如何将训练好的模型高效地部署到设备上,最大化利用芯片能力的同时保持精度无损失,是当前很多AI开发者遇到的技术难题。
EasyEdge输入的是各类深度学习框架的训练好的模型,包括来自零门槛AI开发平台EasyDL及全功能AI开发平台BML训练所得的模型,经过转换、面向设备的兼容和加速、封装,输出的是支持各类芯片的端/边缘计算服务。
EasyEdge支持目前所有主流的深度学习框架
l PaddlePaddle
l PyTorch
l TensorFlow
l MXNet
l Caffe
l DarNet同时拥有目前最广泛的芯片支持:
同时,EasyEdge支持各类经典的、最新的深度学习网络,从ResNet、MobileNet到Yolo、FasterRCNN,都可以很好的通过EasyEdge部署在不同设备之上。完整的支持列表可以去EasyEdge官网查看。
为了能实现多种网络在不同芯片的高效部署,EasyEdge后台提供了非常多的优化,如模型格式转换、图优化、芯片优化、模型低精度量化、模型裁剪和压缩等等。
以模型转换为例,为适配各类框架和芯片,EasyEdge会根据需要自动转换模型格式。
而图优化中,会完成一些OP融合、OP拆解、常量折叠、子图替换等操作。
在模型压缩过程中,会进行模型的低精度量化、模型通道裁剪等操作,在不降低模型精度的前提下,减少模型的体积,提升模型的运行速度。
完整的EasyEdge技术介绍可以去B站百度大脑账号观看EasyEdge的各类讲解视频。
以上能力都是EasyEdge后台根据用户的选择自动帮用户完成的。开发者只需选择框架,上传自己本地的模型,或者从EasyDL或BML中选择训练好的模型,选择需要适配的硬件,即可自动生成适配目标芯片的SDK和开发者套件。开发者套件的使用十分简单便捷,无需关注深度学习、具体硬件等底层逻辑,只需关注输入图片和输出的识别结果即可。
还等什么,快来扫码体验EasyEdge的开源模型吧!
https://ai.baidu.com/easyedge/app/openSource
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