边缘AI模型训练、量化、编译/基准测试和Model Zoo
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如果您要在设备/EVM 上使用编译后的模型，那么使用正确的 git 分支（与 SDK 版本匹配）非常重要。
我们的文档登陆页面如下：
| 类别 | 工具链接 | 目的 | 不是 |
|---|---|---|---|
| 模型动物园/模型收藏 | 边缘盖模型动物园 | 提供预训练模型的集合 | |
| 模型编译和基准测试 | 边缘盖基准 | Edgeai-tidl-tools 之上的包装器，可轻松进行模型编译和速度/准确性基准测试 - 引入您自己的模型并编译、基准测试和生成工件，以便在带有摄像头、推理和显示的 SDK 上部署（使用 Edgeai-gst-apps） - 理解推理管道，包括数据集加载、预处理和后处理 - 大数据集的准确性和延迟基准测试 - 训练后量化 - Docker 方便开发环境设置 | |
| 模型训练工具 | Edgeai-模型优化 | 用于改进模型训练的模型优化工具、训练 TIDL 友好模型的工具。 -模型手术：以最小的精度损失修改模型并使其适用于 TI 设备（替换不受支持的操作员） - QAT ：量化感知训练，通过定点量化提高准确性 - 模型修剪/稀疏性：在训练过程中引入稀疏性 - 仅适用于特定设备 - 正在开发中。 | - 不支持张量流 |
| 模型训练和代码 | 埃盖火炬视觉 边缘检测 边缘AI-MMDetection3d Edgeai-HF-变压器 边缘组合 埃盖伊约洛克斯 | 各种任务的培训存储库 - 使用精简版模型提供流行训练存储库（如 mmdetection、torchvision）的扩展 | - 不支持张量流 |
| 端到端模型开发 - 数据集、训练和编译 | 边缘模型制作者 | 初学者友好，命令行，集成训练和编译环境 - 携带您自己的数据，选择模型，执行训练并生成用于在 SDK 上部署的工件 - 模型编辑器的后端工具（与模型编辑器相比，功能较早可用） | - 不支持自带模型工作流程 |
| 示例数据集，用于edgeai-modelmaker | Edgeai-数据集 | 示例数据集 |
技术文档可以在每个存储库的文档中找到。这里我们收集了一系列技术报告和教程，对各种主题进行了高级概述 - 请参阅Edge AI 技术报告。
