Skip to content
体验新版
项目
组织
正在加载...
登录
切换导航
打开侧边栏
沒
Resource
提交
057cacc1
R
Resource
项目概览
沒
/
Resource
与 Fork 源项目一致
从无法访问的项目Fork
通知
1
Star
0
Fork
0
代码
文件
提交
分支
Tags
贡献者
分支图
Diff
Issue
0
列表
看板
标记
里程碑
合并请求
0
Wiki
0
Wiki
分析
仓库
DevOps
项目成员
Pages
R
Resource
项目概览
项目概览
详情
发布
仓库
仓库
文件
提交
分支
标签
贡献者
分支图
比较
Issue
0
Issue
0
列表
看板
标记
里程碑
合并请求
0
合并请求
0
Pages
分析
分析
仓库分析
DevOps
Wiki
0
Wiki
成员
成员
收起侧边栏
关闭侧边栏
动态
分支图
创建新Issue
提交
Issue看板
体验新版 GitCode,发现更多精彩内容 >>
未验证
提交
057cacc1
编写于
8月 26, 2020
作者:
F
flashrunrun
提交者:
GitHub
8月 26, 2020
浏览文件
操作
浏览文件
下载
电子邮件补丁
差异文件
Create 5. Android 移动端模型推理部署.md
上级
fba70dde
变更
1
显示空白变更内容
内联
并排
Showing
1 changed file
with
42 addition
and
0 deletion
+42
-0
零基础入门旷视天元MegEngine/5. Android 移动端模型推理部署.md
零基础入门旷视天元MegEngine/5. Android 移动端模型推理部署.md
+42
-0
未找到文件。
零基础入门旷视天元MegEngine/5. Android 移动端模型推理部署.md
0 → 100644
浏览文件 @
057cacc1
## 主题
Android 移动端模型推理部署
## 讲师
赵凯
<br/>
毕业于四川大学,旷视科技移动业务团队高级工程师,加入旷视前就职于联发科从事手机安卓底层开发。目前主要工作是基于深度学习的视频类效果算法实现、应用及优化。
## 概要
以ShuffleNet V2为例, 介绍如何将预训练的模型部署到Android 移动终端,结合Camera完成实时推理实现。
<br/>
-
预训练模型获取及转换;
<br/>
-
网络输入和输出讲解;
<br/>
-
MegEngine交叉编译及部署;
<br/>
-
Android Camera预览实时推理。
<br/>
## 资料
[
5. Android 移动端模型推理部署.pdf
](
./slides/5.%20Android%20移动端模型推理部署.pdf
)
<br/>
[
5. Android 移动端模型推理部署.zip
](
./notebooks/5.%20Android%20移动端模型推理部署.zip
)
<br/>
## 视频地址
https://www.bilibili.com/video/BV1ek4y127sP
## 作业
使用ResNet预训练模型完成基于Android Camera的实时推理。
<br/>
-
1.了解ModelHub 使用
<br/>
-
2.了解模型预处理方法
<br/>
-
3.了解Android 移动端快速部署方法
<br/>
要求: 完成课程内容后,需要提供测试效果原图,standalone测试原图的运行结果图和Android Camera实 时预览推理效果图
### 如何提交
将提供测试效果原图,standalone测试原图的运行结果图和Android Camera实时预览推理效果图及个人信息发送到邮箱:mgesupport@megvii.com
**邮件标题:**
天元入门第五次课程作业
**邮件内容**
*
截图
*
姓名:
*
学校(公司):
*
电话:
*
邮寄地址:
编辑
预览
Markdown
is supported
0%
请重试
或
添加新附件
.
添加附件
取消
You are about to add
0
people
to the discussion. Proceed with caution.
先完成此消息的编辑!
取消
想要评论请
注册
或
登录