🚀揭秘AI移动端应用!模型部署秘籍?亿万文字瞬间洞察只需这4步!🎉手机APP集成PaddleLit
本文主要讲解如何将AI模型集成到移动端应用,重点集中在模型部署的第二阶段,即优化模型和编写代码实现模型推理。作者提到,尽管有大量的AI教程关注目标检测、分类等技术,但在实际部署过程中,对模型集成到移动端的详细指导相对较少。文章后续会详细介绍这一过程,并以Paddle Lite为例,指出首先需要使用opt工具对模型进行离线优化,生成nb格式的模型。对于非Paddle原生训练的模型,还需要通过X2Paddle转换成Paddle格式。文中提到,集成流程分为两阶段:在移动端应用开发中,需生成和优化Paddle Lite模型,包括使用Paddle Lite预测库、opt工具以及相关的代码编写。具体步骤涉及模型预处理、检测模型预测、后处理、文本识别等。为了方便,作者提供了一个名为ch_det_mv3_ db_opt和ch_rec_mv3_crnn_opt的模型示例。此外,还提到有一个主体为Java的应用层,其中包含MiniActivity.java,用于初始化predictor并进行推理预测。同时,项目中增加了与模型集成相关的控件,并通过jniLibs将C++代码编译成so文件供Android应用使用。总之,本文旨在提供一个详细的AI模型移动端部署教程框架,后续会详细介绍其他部署细节。