2020 年 09 月 - 3 文章

基于TNN在Android手机上实现图像分类

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TNN:由腾讯优图实验室打造,移动端高性能、轻量级推理框架,同时拥有跨平台、高性能、模型压缩、代码裁剪等众多突出优势。TNN 框架在原有 Rapidnet、ncnn 框架的基础上进一步加强了移动端设备的支持以及性能优化,同时也借鉴了业界主流开源框架高性能和良好拓展性的优点。

基于MNN在Android手机上实现图像分类

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MNN 是一个轻量级的深度神经网络推理引擎,在端侧加载深度神经网络模型进行推理预测。目前,MNN 已经在阿里巴巴的手机淘宝、手机天猫、优酷等 20 多个 App 中使用,覆盖直播、短视频、搜索推荐、商品图像搜索、互动营销、权益发放、安全风控等场景。此外,IoT 等场景下也有若干应用。

下面就介绍如何使用 MNN 在 Android 设备上实现图像分类。

一行代码Android上实现人脸检测、关键点检测、口罩检测

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一行代码实现人脸检测,人脸关键点检测和戴口罩检测。

本项目是使用 Paddle Lite 的 C++ 实现的人脸检测,人脸关键点检测和戴口罩检测,并将编译好的动态库和静态库部署在 Android 应用上,在 Android 设备上实现人脸检测,人脸关键点检测和戴口罩检测,所以本应不会使用到 C++ 开发,可以只使用笔者提供的 JNI 接口实现这些功能。在 ai 这个 module 是笔者在开发时使用到的,读者在使用这个项目时,完全可以删除掉,如果是看 C++ 实现,也可以看这个 module 的源码。