AiDB: 一个集成多种深度学习推理框架的AI工具箱

AiDB:加速AI模型部署的利器

在人工智能迅速发展的今天,如何快速高效地将训练好的深度学习模型部署到实际应用中,成为了许多开发者面临的一大挑战。为了解决这一问题,GitHub上的一个开源项目AiDB应运而生。AiDB是一个基于C++的深度学习模型部署工具箱,旨在简化模型部署流程,加速AI技术的落地应用。

丰富的后端支持

AiDB的一大特色是集成了当前主流的深度学习推理框架,包括OnnxRuntime、MNN、NCNN、TNN、PaddleLite和OpenVINO等。这意味着开发者可以根据自己的需求,灵活选择最适合的推理后端,而无需为不同框架的接口差异而困扰。

统一的接口设计

尽管集成了多种推理框架,但AiDB通过抽象设计,为所有框架提供了统一的接口。开发者只需通过配置文件选择所需的推理框架,即可使用相同的API进行调用,大大降低了学习和使用的门槛。这种设计极大地提高了开发效率,使得即便是初学者也能快速上手。

多场景支持

AiDB不仅支持在Linux、MacOS、Android等多种操作系统上运行,还提供了丰富的部署示例,包括:

PC端的Qt示例
Android端的Kotlin示例
基于Lua的示例
基于Go Zeros和Python FastAPI的最小服务器部署示例

这些示例涵盖了从桌面应用到移动端,再到服务器部署的多种场景,为开发者提供了全方位的参考。

多语言调用

除了C++核心库,AiDB还提供了Python、Lua和Go等多种语言的调用接口。这极大地拓展了其应用范围,使得不同背景的开发者都能方便地集成AiDB到自己的项目中。

AiDB架构图

丰富的模型支持

AiDB预置了多种常用的AI模型,包括但不限于:

人脸检测(SCRFD)
人脸关键点(PFPLD)
OCR文字识别
目标检测(YOLOx/YOLOv7/YOLOv8)
图像分类(MobileVit)
人体姿态估计(MoveNet)
图像风格迁移(MobileStyleGan/AnimeGan)

这些模型覆盖了计算机视觉领域的多个热门任务,可以直接应用于实际项目中。

快速上手

AiDB的使用非常简单。以人脸检测为例,只需几行代码即可实现:

#include "adb/aidb.h"
#include "adb/defines.h"

int main() {
    AIDB::Detector detector("face");
    cv::Mat image = cv::imread("test.jpg");
    std::vector<AIDB::FaceInfo> face_info;
    detector.detect(image, face_info);
    
    // 处理检测结果
    for(auto& face : face_info) {
        cv::rectangle(image, face.rect, cv::Scalar(0, 255, 0), 2);
    }
    cv::imshow("result", image);
    cv::waitKey(0);
    
    return 0;
}