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AVH 动手实践 (一) | 在 Arm 虚拟硬件上部署 PaddlePaddle 模型

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Arm虚拟硬件平台的飞桨模型部署实战
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本次直播课程内容主要涵盖以下五个部分:

第1部分:课程概述

简要介绍在物联网时代下,深度学习应用在工业化落地过程中所面临的种种挑战,并详细分析 AVH 如何与 PaddlePaddle 相结合激发更高效的 MLOps 工作流,从而加速边缘侧机器学习应用的开发。
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第2部分:PaddleDetection on Arm

针对计算机视觉领域的目标检测任务(Detection),详细介绍百度飞桨的 PaddleDetection 开发套件的特点与优势,并深入讲解了 PP-PicoDet 模型如何与 Cortex-M 处理器适配的应用案例。
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第3部分:PaddleOCR on Arm

针对计算机视觉领域的文字识别 (OCR),详细介绍了百度飞桨的 PaddleOCR 开发套件的特点与优势,并深入讲解了 PP-OCRv3 模型如何与 Cortex-M 处理器适配的应用案例。
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第4部分:TVMC编译模型

简要介绍深度学习编译器 TVM 的基本概念以及其与 PaddlePaddle 前端、CMSIS-NN后端的适配,并说明如何借助 TVM 编译器完成对 PaddlePaddle 推理模型的编译转换,使其成为适配在 Cortex-M 处理器上运行的代码。
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第5部分:AVH上完成模型部署

简要介绍 AVH 的特点与优势,并针对本次课程所使用的 Arm Corstone 和 Cortex CPU 虚拟硬件的功能特点、其与 Arm 处理器 IP 的关系以及目前所支持的虚拟硬件模型进行了进一步介绍。随后通过具体的演示环节,逐步向开发者直观演示了如何将 PP-OCRv3 中发布的英文识别模型 (完成算子适配后) 部署在 Arm Corstone-300 的虚拟硬件平台上 (内含 Arm Cortex-M55 处理器,Arm Ethos-U55 处理器及一些基本外设)。
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