EasyEdgeが終了パドルMobileプラットフォームを生成するために、研究開発に基づくBaiduの計算モデルである、深い学習は、デバイスへの急速展開自作のモデルに開発者を支援することができます。ただ、モデルをアップロードし、最速の2分は最後のコンピューティングモデルを生成し、SDKを取得します。この記事ではEasyEdge発生クライアントコンピューティングモデルを説明し、そしてプロセスは、APPの携帯電話に組み込まれています。
モデルを使用して：MobileNetのSSDベースのモデルを
畳み込みニューラルネットワーク「終了」試験を使用してSSD：原画像が入力されると、検出結果の出力、外部ツールまたはプロセスを用いることなく、特徴抽出、候補ブロック生成です。
公式オープンソース：https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleCV/ssd
データセットを使用する：PASCAL VOCを
PASCAL VOCチャレンジは、ビジュアルオブジェクトのベンチマーク分類および検出された画像注釈データの標準セットと標準検出アルゴリズムと学習性能評価システムを提供します。
PASCAL VOCセットは20画のディレクトリが含まれています。
人間、動物（鳥、ネコ、ウシ、イヌ、ウマ、ヒツジ）;
運輸（飛行機、自転車、ボート、バス、車、オートバイ、電車）;
屋内（びん、椅子、テーブル、鉢植えの植物、ソファ、TV）。
これらのカテゴリはlabel_listファイルに記載されているが、より多くのカテゴリよりファイルは、バックグラウンド（背景）でされています
AI Studioのモデルとパラメータで訓練を取得します。
1 EasyEdge計算モデル生成処理を終了します
EasyEdgeホームを入力します。ai.baidu.com/easyedge、プラットフォームを使用して、「今すぐ使用」をクリックしてください。
1.1アップロード深学習モデル
ディレクトリ内の[アップロード]元のモデルで：
1）モデル名を記入
2）モデルタイプ、モデルフレームワーク、ネットワークモデルを選択
3）が順次ネットワークプロファイル、ファイルのネットワーク構造、タグ・モデル、他のプロファイル（左クリックビューアップロード要求における破線）をアップロード
次のように対応は次のとおりです。
ネットワークプロファイル：mobilenet-SSD-最終モデル
ネットワークファイル構造：mobilenet-SSD-最終のparams
モデルタグ：label_list
4）カスタムモデルは、グループ化機能を説明し
5）アップロードする提出
モデルが正常にアップロードされたら、あなたは私のモデルでは、[アップロード]でモデルを見ることができます。
1.2生成クライアント・コンピューティング・モデルは
成功したモデルのディレクトリ[終了]で生成され、モデルをアップロード：
1）モデル選択
2）、種々の組み合わせのための追加サポートを選択し、「チップ/ハードウェア」、「オペレーティングシステム」の組み合わせを追加
3）オンラインミックスからSDKのサポートについては、同意EasyEdgeの暗号化を確認する必要がクラウドモデルで展開しました
4）モデルの生成を開始
モデルでモデルの発生状況は、[I]は、ビューエンド・コンピューティングにモデル名をクリックします
SDK 1.3下車
クライアントコンピューティングモデルのバージョンが正常に生成されている場合は、一覧にジャンプし、操作「GET SDK」の右側に] [SDKのダウンロード経験やフォーマルSDKのデモをクリックすることができます
オフラインアクティベーションSDK 1.4
1）リストで[SDK]はSDKのページをダウンロードした後、シリアル番号を開くには、「有効にするには、シリアル番号を取得する」[リスト]をクリックしてください
2）認証方式を選択：製品ライン認証、デバイス認証、または基礎を有することにより、APPの選択の開発のため
3）関連する情報には、「シリアル番号を追加」塗りつぶしをクリックします
AndroidオペレーティングシステムまたはiOS SDKは、製品ライン、バインドパッケージ名とシリアル番号（パッケージ名/バンドルID）によって活性化させることを選択することができます。
4）新たな数の活性化の前には、SDKをダウンロードするために使用され、開発者は、ドキュメントを参照します。
Androidシステム：https://ai.baidu.com/docs#/EasyEdge-Android-SDK/top
2 SDKは、携帯電話のアプリに統合
開発プラットフォーム：Androidのメーカー2.3
Androidの仮想マシン：Genymotion 2.7.2
テストプラットフォーム：アンドロイド9.0
あるいは出願第2.1
2.2アドオン依存：
仮想マシンは、次のエラーが報告されるように実行します。
ソリューション：
同じAのbuild.gradleにおいて（APP）ページ、アンドロイド{}が追加されます。
分割{
ヘルプ{
真の有効
リセット（）
include 'x86','x86_64'
universalApk true
}
}
2.3 手机测试效果
3 意见建议
整体效果不错，优势在于生成模型非常快捷，集成也很方便。当然也有需要改进的地方，本次采用的物体检测SSD模型，SDK大小在25M，如生成的SDK能够进一步压缩，进而能减少APP的大小。