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第二章 使用 MNN 工作台

浏览 112 扫码 分享 2022-07-22 20:35:28
  • 2.1 下载安装 MNN 工作台
  • 2.2 【请保持关注】MNN 工作台发布 ChangeLog
  • 2.3 MNN 工作台 SDK EasyMNN 使用手册
  • 2.4 EasyMNN Playground App 安装
  • 2.5 MNN 工作台 PIP 包管理配置源

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  • 第一章 概述
    • 1.1 什么是 MNN ？
    • 1.2 什么是 MNN 工作台?
    • 1.3 常见问题及分析手段
    • 1.4 联系 MNN 工作台及 MNN 作者
  • 第二章 使用 MNN 工作台
    • 2.1 下载安装 MNN 工作台
      • 2.1.1 MacOS 环境下使用 MNN 工作台
      • 2.1.2 Windows 环境下使用 MNN 工作台
      • 2.1.3 工作台常见问题
    • 2.2 【请保持关注】MNN 工作台发布 ChangeLog
    • 2.3 MNN 工作台 SDK EasyMNN 使用手册
    • 2.4 EasyMNN Playground App 安装
    • 2.5 MNN 工作台 PIP 包管理配置源
  • 第三章 MNN 工作台模型训练
    • 无门槛单机训练
      • 3.1 图像分类 Image Classifier
      • 3.2 目标检测 Object Detection
      • 3.3 主体识别 Primary Detection
      • 3.4 文本分类 Text Classifier
      • 3.5 风格迁移 Style Transfer
    • 基于 PAI 的推训一体一站式工作流
      • MNN 工作台推理训练一体化平台操作手册
  • 第四章 【强烈推荐】MNN 工作台模型 Playground 与模型市场
    • 4.1 Playground 整体介绍和安装方法
    • 4.2 MNN 模型市场
    • 4.3 【官方提供】卡通漫画人脸 Playground
    • 4.4 【官方提供】人脸关键点检测 Playground
    • 4.5 【官方提供】实时风格滤镜 Playground
    • 4.6 【官方提供】运行 OCR Playground
    • 4.7 【官方提供】运行人像分割 Playground
    • 4.8 【官方提供】运行风格漫画 Playground
    • 4.9 Playground API 使用手册
    • 4.10【非常重要】从开源工程到 MNN 三端一体 Playground
  • 第五章 MNN 工作台模型工具集
    • 5.2 模型转换工具 Model Convertor
    • 5.1 模型可视化工具 Model Visualizer
    • 5.3 模型量化工具 Model Quantization
    • 5.4 模型性能评测工具 Model Benchmark
    • 5.5 图像标注工具 Label Image
  • 第六章 MNN 工作台手机调试
    • 6.1 创建调试工程
    • 6.2 扫码连接设备
    • 6.3 设备文件管理器
    • 6.4 设备数据库 DataBase Viewer
    • 6.5 手机 Python 运行及调试
    • 6.6 算法性能评测
  • 第七章 MNN 工作台补充文档
    • MNN 模型市场模型征集活动
    • MNN 模型市场积分商城细则
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