Linux集成文档-Python 简介 本文档介绍Linux Python SDK 的使用方法。 网络类型支持:图像分类,物体检测 硬件支持: Linux x86_64 CPU Linux x86_64 Nvidia GPU 语言支持:Python 3.5, 3.6, 3.7 Release Notes 时间 版本 说明 2021.8.23 1.0.0 第一版! 快速开始 1. 安装依赖 根据引擎
Linux集成文档-Python 简介 本文档介绍 EasyDL 的 Linux Python SDK 的使用方法,适用于 EasyDL 和 BML。 EasyDL 通用版: 网络类型支持:图像分类,物体检测,图像分割,声音分类,表格预测 硬件支持: Linux x86_64 CPU (基础版,加速版) Linux x86_64 Nvidia GPU (基础版,加速版) 语言支持:Python 3
EasyDL 通用版/全功能AI开发平台BML(原EasyDL专业版) 通用ARM版:支持iPhone5s, iOS 9.0 以上所有手机。 A仿生芯片版:支持iPhone5s, iOS 11.0 以上手机。充分利用苹果A系列仿生芯片优势,在iPhone 8以上机型中能有显著的速度提升。
EasyDL图像专项适配EdgeBoard(FZ)-SDK集成快速开始 简介 本文将为新手提供一个快速测试和集成EasyDL & EasyEdge的 Linux EdgeBoard-FZ SDK的图文教程。
高性能 Atlas 200 Atlas 200 Atlas 200DK 11ms EasyDL 物体检测 高精度 Atlas 200 Atlas 200 Atlas 200DK 31ms Release Notes 时间 版本 说明 2020.6.15 0.2 支持物体检测 2020.3.10 0.1 初始版本,支持图像分类 测试atlas 200的官方demo 请参见此处的 文档说明 , 搭建开发环境
总结 更多丰富的内容与示例可以参考PaddleDetection的github与教程文档。
EdgePredictorConfig 的具体使用方法可以参考开发工具包中的demo工程。
物体检测模型效果评估 可通过模型评估报告或模型校验了解模型效果: 模型评估报告:训练完成后,可以在【我的模型】列表中看到模型效果,以及详细的模型评估报告。 模型在线校验:可以在左侧导航中找到【校验模型】,在线校验模型效果。校验功能示意图: 模型评估报告 整体评估 在这个部分可以看到模型训练整体的情况说明,包括基本结论、mAP、精确率、召回率。这部分模型效果的指标是基于训练数据集,随机抽出部分数据不
图像分类AndroidSDK集成文档 简介 1.1 Android SDK 硬件要求 Android 版本:支持 Android 5.0(API 21) 及以上 硬件:支持 arm64-v8a 和 armeabi-v7a,暂不支持模拟器 通常您下载的SDK只支持固定的某一类芯片。 通用ARM : 支持大部分ARM 架构的手机、平板及开发板。 通常选择这个引擎进行推理 。 通用ARM GPU:支持骁
图像分割AndroidSDK集成文档 简介 1.1 Android SDK 硬件要求 Android 版本:支持 Android 5.0(API 21) 及以上 硬件:支持 arm64-v8a 和 armeabi-v7a,暂不支持模拟器 通常您下载的SDK只支持固定的某一类芯片。 通用ARM : 支持大部分ARM 架构的手机、平板及开发板。 通常选择这个引擎进行推理 。 通用ARM GPU:支持骁