AIAS & DJL Android 例子

在这个例子里，你可以学习到如何实现pytorch模型的推理，用于检测图片中的人脸。 优点：

• 使用的DJL引擎可以直接将服务器端的模型部署在android环境,不需要转换模型，适配算子等。
• 支持主流框架：mxnet,pytorch,tensorflow,tflite。
• 适合用于非实时的场景（比如：每隔10分钟检测一下车辆违停等），部署成本小。

缺点：

• 无法用于实时场景

人脸检测

Sample 1	Sample 2

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