关于印发《高中阶段教育普及攻坚计划(2017...

简介

本文档描述 EasyEdge/EasyDL iOS 离线预测SDK相关功能；

目前支持EasyEdge的功能包括：

• 图像分类
• 物体检测
• 人脸检测
• 姿态估计
• 百度OCR模型

目前支持EasyDL的功能包括：

• 图像分类
• 物体检测
• 图像分割

系统支持

系统：

• 通用arm版本：iOS 8.0 以上
• A仿生芯片版：11.0以上（EasyDL物体检测高性能A仿生芯片版需要iOS 13及以上）

硬件：arm64 (Starndard architectures) （暂不支持模拟器）

内存：图像分割模型需要手机内存3GB以上，并尽量减少其他程序内存占用

离线SDK包说明

根据用户的选择，下载的离线SDK，可能包括以下类型：

• EasyEdge

  • 通用ARM版：支持iPhone5s, iOS 9.0 以上所有手机。
  • A仿生芯片版：支持iPhone5s, iOS 11.0 以上手机。充分利用苹果A系列仿生芯片优势，在iPhone 8以上机型中能有显著的速度提升。

• EasyDL 通用版/全功能AI开发平台BML（原EasyDL专业版）

  • 通用ARM版：支持iPhone5s, iOS 9.0 以上所有手机。
  • A仿生芯片版：支持iPhone5s, iOS 11.0 以上手机。充分利用苹果A系列仿生芯片优势，在iPhone 8以上机型中能有显著的速度提升。
  • 自适应芯片版：同时整合了以上两种版本，自动在iOS 11以下中使用通用ARM版，在iOS 11以上系统中使用A仿生芯片版，自适应系统，但SDK体积相对较大。
• AI市场试用版SDK

SDK大小说明

SDK库的二进制与_TEXT增量约3M。

资源文件大小根据模型不同可能有所差异。

物体检测(高性能)的DemoApp在iPhone 6, iOS 11.4下占用空间实测小于40M。

虽然SDK库文件很大（体现为SDK包文件很大，ipa文件很大），但最终应用在用户设备中所占用的大小会缩小很多。 这与multi architechtures、bitcode和AppStore的优化有关。

获取序列号

生成SDK后，点击获取序列号进入控制台获取。EasyEdge控制台、EasyDL控制台、BML控制台。

试用版SDK在SDK的RES文件夹中的SN.txt中包含试用序列号。

更换序列号、更换设备时，首次使用需要联网激活。激活成功之后，有效期内可离线使用。

Release Notes

快速开始

DemoApp的使用

从官网下载的SDK和XCode工程已集成开发者已经训练完成的模型，填写License之后，即可直接运行。

若报错 libEasyDL.a not found，请添加LIBRARYRY_SEARCH_PATH ${SDK_ROOT}/LIB/libEasyDL.a。

如何集成

SDK的工程结构如下：

${SDK_ROOT}
  ├─ EasyDLDemo  // Demo工程文件
  ├─ LIB         // 库文件
  ├─ RES         // 资源文件
  ├─ DOC       // 文档

请开发者参考DemoApp的使用方法对SDK进行集成。 集成过程中，请务必参考Demo工程对库的引用方式，引入LIB文件夹下的所有库文件：

libEasyDL.a 
libpaddle_api_full_bundled.a
opencv2.framework
libstdc++.tbd
Accelerate.framework

最后import 头文件 <EasyDL/EasyDL.h> 即可。

使用流程

1. 生成模型，下载SDK

开发者在官网下载的SDK已经自动为开发者配置了模型文件和相关配置，开发者直接运行即可。

2. 使用序列号激活

将前面申请的序列号填入：

[EasyDL setSerialNumber:@"!!!Enter Your Serial Number Here!!!"];

根据序列号类型，序列号与BundleID绑定或与BundleID+设备绑定。 请确保设备时间正确。

3. 初始化模型

EasyDLModel *_model = [[EasyDLModel alloc] initModelFromResourceDirectory:@"easyedge" withError:&err];

请注意相关资源必须以folder reference方式加入Xcode工程。也即默认的easyedge文件夹在Xcode文件列表里显示为蓝色。

4. 调用检测接口

UIImage *img = .....;
NSArray *result = [model detectUIImage:img withFilterScore:0 andError:&err];

使用说明

图像相关

离线模式：

/**
 * 检测图像
 * @param image 带检测图像
 * @param score 只返回得分高于score的结果(0 ~ 1)
 * @return 成功返回识别结果，NSArray的元素为对应模型的结果类型；失败返回nil，并在err中说明错误原因
 */
- (NSArray *)detectUIImage:(UIImage *)image
           withFilterScore:(CGFloat)score
                  andError:(NSError **)err;

结果数据的返回类型：

错误说明

SDK的方法会返回NSError错，直接返回的NSError的错误码定义在EEasyDLErrorCode中。NSError附带message（有时候会附带NSUnderlyingError），开发者可根据code和message进行错误判断和处理。

FAQ

1. 如何多线程并发预测？

SDK内部已经能充分利用多核的计算能力。不建议使用并发来预测。

如果开发者想并发使用，请务必注意EasyDLModel所有的方法都不是线程安全的。请初始化多个实例进行并发使用，如

- (void)testMultiThread {
    UIImage *img = [UIImage imageNamed:@"1.jpeg"];
    NSError *err;
    EasyDLModel * model1 = [[EasyDLModel alloc] initModelFromResourceDirectory:@"easyedge" withError:&err];
    EasyDLModel * model2 = [[EasyDLModel alloc] initModelFromResourceDirectory:@"easyedge" withError:&err];

    dispatch_queue_t queue1 = dispatch_queue_create("testQueue", DISPATCH_QUEUE_CONCURRENT);
    dispatch_queue_t queue2 = dispatch_queue_create("testQueue2", DISPATCH_QUEUE_CONCURRENT);

    dispatch_async(queue1, ^{
        NSError *detectErr;
        for(int i = 0; i < 1000; ++i) {
            NSArray * res = [model1 detectUIImage:img withFilterScore:0 andError:&detectErr];
            NSLog(@"1: %@", res[0]);
        }
    });

    dispatch_async(queue2, ^{
        NSError *detectErr;
        for(int i = 0; i < 1000; ++i) {
            NSArray * res = [model2 detectUIImage:img withFilterScore:0 andError:&detectErr];
            NSLog(@"2: %@", res[0]);
        }
    });
}

2. 编译时出现 Undefined symbols for architecture arm64: ...

• 出现 cxx11, vtable 字样：请引入 libc++.tbd
• 出现 cv::Mat 字样：请引入 opencv2.framework
• 出现 CoreML, VNRequest 字样：请引入CoreML.framework 并务必#import <CoreML/CoreML.h>

3. 运行时报错 Image not found: xxx ...

请Embed具体报错的库。

4.编译时报错：Invalid bitcode version

这个可能是开发者使用的xcode低于12导致，可以升级至12版本。