ios编译产物和android编译产物,GitHub

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ios编译产物和android编译产物,GitHub

Paddle-Lite-Demo

功能

iOS示例:

静态图像目标分类和视频流目标分类；

静态图像目标检测、相机拍照目标检测、相机视频流目标检测;

Android示例:

基于MobileNetV1的图像分类；

基于MobileNetV1-SSD的目标检测；

ARMLinux示例:

基于MobileNetV1的图像分类；

基于MobileNetV1-SSD的目标检测；

要求

iOS

Mac机器，需要有xcode环境(已验证：Xcode Version 10.1 (10B61)

对于ios 12.x版本，如果提示“xxx. which may not be supported by this version of Xcode”，请下载对应的工具包, 下载完成后解压放到/Applications/Xcode.app/Contents/Developer/Platforms/iPhoneOS.platform/DeviceSupport目录，重启xcode

Android

Android Studio 3.4

Android手机或开发版，NPU功能暂时只在麒麟810和990芯片的华为手机(如Nova5系列)进行了测试，使用前请将EMUI更新到最新版本；

ARMLinux

RK3399(Ubuntu 18.04) 或 树莓派3B(Raspbian Buster with desktop)，暂时验证了这两个软、硬件环境，其它平台用户可自行尝试；

支持树莓派3B摄像头采集图像，具体参考树莓派3B摄像头安装与测试

gcc g++ opencv cmake的安装(以下所有命令均在设备上操作)

$ sudo apt-get update

$ sudo apt-get install gcc g++ make wget unzip libopencv-dev pkg-config

$ wget .10/cmake-3.10.3.tar.gz

$ tar -zxvf cmake-3.10.3.tar.gz

$ cd cmake-3.10.3

$ ./configure

$ make

$ sudo make install

安装

iOS

下载opencv framework, 下载完成后解压到Paddle-Lite-Demo/PaddleLite-ios-demo/ios-xxx_demo/xxx_demo/目录下

wget .framework.zip

打开xcode，点击“Open another project…”打开Paddle-Lite-Demo/PaddleLite-ios-demo/ios-xxx_demo/目录下的xcode工程；

在选中左上角“project navigator”，选择“classification_demo”，修改“General”信息；

插入ios真机(已验证：iphone8， iphonexr)，选择Device为插入的真机；

点击左上角“build and run”按钮；

Android

打开Android Studio，在"Welcome to Android Studio"窗口点击"Open an existing Android Studio project"，在弹出的路径选择窗口中进入"image_classification_demo"目录，然后点击右下角的"Open"按钮即可导入工程

通过USB连接Android手机或开发板；

载入工程后，点击菜单栏的Run->Run 'App'按钮，在弹出的"Select Deployment Target"窗口选择已经连接的Android设备，然后点击"OK"按钮；

由于Demo所用到的库和模型均通过app/build.gradle脚本在线下载，因此，第一次编译耗时较长(取决于网络下载速度)，请耐心等待；

如果库和模型下载失败，建议手动下载并拷贝到相应目录下：1) paddle_lite_libs.tar.gz：解压后将java/PaddlePredictor.jar拷贝至Paddle-Lite-Demo/PaddleLite-android-demo/image_classification_demo/app/libs，将java/libs/armeabi-v7a/libpaddle_lite_jni.so拷贝至Paddle-Lite-Demo/PaddleLite-android-demo/image_classification_demo/app/src/main/jniLibs/armeabi-v7a/libpaddle_lite_jni.so，将java/libs/armeabi-v8a/libpaddle_lite_jni.so拷贝至Paddle-Lite-Demo/PaddleLite-android-demo/image_classification_demo/app/src/main/jniLibs/arm64-v8a/libpaddle_lite_jni.so 2)mobilenet_v1_for_cpu.tar.gz：解压至Paddle-Lite-Demo/PaddleLite-android-demo/image_classification_demo/app/src/main/assets/models/mobilenet_v1_for_cpu 3)mobilenet_v1_for_npu.tar.gz：解压至Paddle-Lite-Demo/PaddleLite-android-demo/image_classification_demo/app/src/main/assets/models/mobilenet_v1_for_npu 4)ssd_mobilenet_v1_pascalvoc_for_cpu.tar.gz：解压至Paddle-Lite-Demo/PaddleLite-android-demo/object_detection_demo/app/src/main/assets/models/ssd_mobilenet_v1_pascalvoc_for_cpu ；

在图像分类Demo中，默认会载入一张猫的图像，并会在图像下方给出CPU的预测结果，如果你使用的是麒麟810或990芯片的华为手机(如Nova5系列)，可以在右上角的上下文菜单选择"Settings..."打开设置窗口切换NPU模型进行预测；

在图像分类Demo中，你还可以通过上方的"Gallery"和"Take Photo"按钮从相册或相机中加载测试图像；

ARMLinux

图像分类Demo的编译与运行(以下所有命令均在设备上操作)

$ cd Paddle-Lite-Demo/PaddleLite-armlinux-demo/image_classification_demo

$ ./run.sh armv8 # RK3399

$ ./run.sh armv7hf # 树莓派3B

在终端打印预测结果和性能数据，同时在build目录中生成result.jpg。

目标检测Demo的编译与运行(以下所有命令均在设备上操作)

$ cd Paddle-Lite-Demo/PaddleLite-armlinux-demo/object_detection_demo

$ ./run.sh armv8 # RK3399

$ ./run.sh armv7hf # 树莓派3B

在终端打印预测结果和性能数据，同时在build目录中生成result.jpg。

更新到最新的预测库

参考 Paddle-Lite文档，编译IOS预测库或者Android预测库

编译最终产物位于 build.lite.xxx.xxx.xxx 下的 inference_lite_lib.xxx.xxx

IOS更新预测库

替换库文件：产出的lib目录替换Paddle-Lite-Demo/PaddleLite-ios-demo/ios-classification_demo/classification_demo/lib目录

替换头文件：产出的include目录下的文件替换Paddle-Lite-Demo/PaddleLite-ios-demo/ios-classification_demo/classification_demo/paddle_lite目录下的文件

Android更新预测库

仅支持CPU

替换jar文件：将PaddleLite编译生成的build.lite.android.xxx.gcc/inference_lite_lib.android.xxx/java/jar/PaddlePredictor.jar替换demo中的Paddle-Lite-Demo/PaddleLite-android-demo/image_classification_demo/app/libs/PaddlePredictor.jar

替换arm64-v8a jni库文件：将Paddle-Lite编译生成build.lite.android.armv8.gcc/inference_lite_lib.android.armv8/java/so/libpaddle_lite_jni.so库替换demo中的Paddle-Lite-Demo/PaddleLite-android-demo/image_classification_demo/app/src/main/jniLibs/arm64-v8a/libpaddle_lite_jni.so

替换armeabi-v7a jni库文件：将Paddle-Lite编译生成的build.lite.android.armv7.gcc/inference_lite_lib.android.armv7/java/so/libpaddle_lite_jni.so库替换demo中的Paddle-Lite-Demo/PaddleLite-android-demo/image_classification_demo/app/src/main/jniLibs/armeabi-v7a/libpaddle_lite_jni.so.

支持CPU和NPU

替换jar文件：将PaddleLite编译生成的build.lite.npu.android.xxx.gcc.cxx_shared.tiny_publish/inference_lite_lib.android.xxx.npu/java/jar/PaddlePredictor.jar替换demo中的Paddle-Lite-Demo/PaddleLite-android-demo/image_classification_demo/app/libs/PaddlePredictor.jar

替换arm64-v8a jni库文件：将Paddle-Lite编译生成build.lite.npu.android.armv8.gcc.cxx_shared.tiny_publish/inference_lite_lib.android.armv8.npu/java/so/libpaddle_lite_jni.so库替换demo中的Paddle-Lite-Demo/PaddleLite-android-demo/image_classification_demo/app/src/main/jniLibs/arm64-v8a/libpaddle_lite_jni.so

替换armeabi-v7a jni库文件：将Paddle-Lite编译生成的build.lite.npu.android.armv7.gcc.cxx_shared.tiny_publish/inference_lite_lib.android.armv7.npu/java/so/libpaddle_lite_jni.so库替换demo中的Paddle-Lite-Demo/PaddleLite-android-demo/image_classification_demo/app/src/main/jniLibs/armeabi-v7a/libpaddle_lite_jni.so.

编译支持NPU的jni库，需要在Paddle-Lite源码下使用$ ./lite/tools/build_npu.sh --arm_abi=armv8 tiny_publish命令编译生成armv64-v8a的libpaddle_lite_jni.so，armeabi-v7a的libpaddle_lite_jni.so请将编译命令中的--arm_abi=armv8改为--arm_abi=armv7，但由于华为最新的DDK库并没有发布，可能无法完成相关编译工作，因此，如果想使用NPU功能，强烈建议使用demo中自带的libpaddle_lite_jni.so和HIAI DDK库；

ARMLinux

替换头文件目录，将生成的cxx中的include目录替换Paddle-Lite-Demo/PaddleLite-armlinux-demo/Paddle-Lite/include目录；

替换armv8动态库，将生成的cxx/libs中的libpaddle_light_api_shared.so替换Paddle-Lite-Demo/PaddleLite-armlinux-demo/Paddle-Lite/libs/armv8/libpaddle_light_api_shared.so；

替换armv7hf动态库，将生成的cxx/libs中的libpaddle_light_api_shared.so替换Paddle-Lite-Demo/PaddleLite-armlinux-demo/Paddle-Lite/libs/armv7hf/libpaddle_light_api_shared.so；

效果展示

iOS

mobilenetv1 目标分类

mobilenetv1-ssd 目标检测

Android

mobilenetv1 目标分类

CPU预测结果(测试环境：华为nova5)

NPU预测结果(测试环境：华为nova5)

mobilenetv1-ssd 目标检测

CPU预测结果(测试环境：华为nova5)

NPU预测结果(测试环境：华为nova5)

待支持

ARMLinux

mobilenetv1 目标分类

mobilenetv1-ssd 目标检测

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