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736de982
编写于
3月 09, 2020
作者:
H
huzhiqiang
提交者:
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3月 09, 2020
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[Android demo docs]modify android demo doc (#3119)
上级
43a371fe
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2
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Showing
2 changed file
with
12 addition
and
3 deletion
+12
-3
docs/user_guides/android_app_demo.md
docs/user_guides/android_app_demo.md
+10
-3
docs/user_guides/ios_app_demo.md
docs/user_guides/ios_app_demo.md
+2
-0
未找到文件。
docs/user_guides/android_app_demo.md
浏览文件 @
736de982
...
...
@@ -9,24 +9,28 @@
人脸检测是Paddle-Lite提供的人像检测demo。在移动端上提供了高精度、实时的人脸检测能力,能处理基于人脸检测的业务场景。在移动端预测的效果图如下:
<p
align=
"center"
><img
width=
"300"
height=
"250"
src=
"https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/doc_images/Android_iOS_demo/demo/face.jpg"
/>
     
<img
width=
"300"
height=
"250"
src=
"https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/doc_images/Android_iOS_demo/demo/face2.jpg"
/></p>
### 2. 人像分割
人像分割是Paddle-Lite 提供的图像分割demo ,在移动端上提供了实时的人像分割能力,可以应用证件照自动抠图、面积测量、智能交通(标记车道和交通标志)等场景。 在移动端预测的效果图如下:
<p
align=
"center"
><img
width=
"250"
height=
"250"
src=
"https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/doc_images/Android_iOS_demo/demo/human.jpg"
/>
     
<img
width=
"250"
height=
"250"
src=
"https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/doc_images/Android_iOS_demo/demo/human2.jpg"
/></p>
### 3. 图像分类
图像分类是Paddle-Lite 提供的图像处理demo ,在移动端上提供了实时的物体识别能力,可以应用到生产线自动分拣或质检、识别医疗图像、辅助医生肉眼诊断等场景。在移动端预测的效果图如下:
<p
align=
"center"
><img
width=
"250"
height=
"250"
src=
"https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/doc_images/Android_iOS_demo/demo/tabby_cat.jpg"
/>
     
<img
width=
"250"
height=
"250"
src=
"https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/doc_images/Android_iOS_demo/demo/tabby_cat2.jpg"
/></p>
### 4. 物体检测
物体检测是Paddle-Lite 提供的图像识别demo ,在移动端上提供了检测多个物体的位置、名称、位置及数量的能力。可以应用到视频监控(是否有违规物体或行为)、工业质检(微小瑕疵的数量和位置)、医疗诊断(细胞计数、中药识别)等场景。在移动端预测的效果图如下:
<p
align=
"center"
><img
width=
"250"
height=
"250"
src=
"https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/doc_images/Android_iOS_demo/demo/dog.jpg"
/>
     
<img
width=
"250"
height=
"250"
src=
"https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/doc_images/Android_iOS_demo/demo/dog2.jpg"
/></p>
## Android demo部署方法
下面我们以
**目标检测示例(object_detection_demo)**
为例讲解如何部署。
下面我们以
**目标检测示例(object_detection_demo)**
为例讲解如何部署。
**目的**
:将基于Paddle-Lite预测库的Android APP 部署到手机,实现物体检测
...
...
@@ -47,11 +51,13 @@
成功后效果如下,图一:APP安装到手机 图二: APP打开后的效果,会自动识别图片中的物体并标记
<p
align=
"center"
><img
width=
"300"
height=
"450"
src=
"https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/doc_images/Android_iOS_demo/android/AndroidApp0.png"
/>
     
<img
width=
"300"
height=
"450"
src=
"https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/doc_images/Android_iOS_demo/android/AndroidApp1.jpg"
/></p>
## Android demo结构讲解
Android 示例的代码结构如下图所示:
<p
align=
"center"
><img
width=
"600"
height=
"450"
src=
"https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/doc_images/Android_iOS_demo/android/Android_struct.png"
/>
<p
align=
"center"
><img
width=
"600"
height=
"450"
src=
"http://paddlelite-data.bj.bcebos.com/doc_images/Android_iOS_demo/android/Android_struct.png"
/>
1、 Predictor.java: 预测代码
...
...
@@ -60,11 +66,12 @@ Android 示例的代码结构如下图所示:
object_detection_demo/app/src/main/java/com/baidu/paddle/lite/demo/object_detection/Predictor.java
```
2、 model.nb : 模型文件 (opt 工具转化后Paddle-Lite模型)
2、 model.nb : 模型文件 (opt 工具转化后Paddle-Lite模型)
;pascalvoc_label_list:训练模型时的
`labels`
文件
```
shell
# 位置:
object_detection_demo/app/src/main/assets/models/ssd_mobilenet_v1_pascalvoc_for_cpu/model.nb
object_detection_demo/app/src/main/assets/labels/pascalvoc_label_list
```
3、 libpaddle_lite_jni.so、PaddlePredictor.jar:Paddle-Lite Java 预测库与Jar包
...
...
docs/user_guides/ios_app_demo.md
浏览文件 @
736de982
...
...
@@ -49,6 +49,7 @@ sh download_dependencies.sh # 2. 执行脚本下载依赖项 (需要联网
4、 IPhone手机连接电脑,在Xcode中连接自己的手机 (第一次连接IPhone到电脑时,需要在IPhone的
`设置->通用->设备管理`
中选择本电脑并信任)
<p
align=
"center"
><img
width=
"600"
height=
"250"
src=
"https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/doc_images/Android_iOS_demo/iOS/Xcode-phone.jpg"
/>
5、按下左上角的 Run按钮,自动编译APP并安装到手机。在苹果手机中设置信任该APP(进入
`设置->通用->设备管理`
,选中新安装的APP并
`验证该应用`
)
成功后效果如下,图一:APP安装到手机 图二: APP打开后的效果,会自动识别图片中的物体并标记
...
...
@@ -60,6 +61,7 @@ sh download_dependencies.sh # 2. 执行脚本下载依赖项 (需要联网
iOS 示例的代码结构如下图所示:
<p
align=
"center"
><img
width=
"600"
height=
"450"
src=
"https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/doc_images/Android_iOS_demo/iOS/IOS-struct.png"
/>
1、 mobilenetv1-ssd: 模型文件 (opt 工具转化后Paddle-Lite模型)
```
shell
...
...
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