支持模型

目前,Paddle-Lite已严格验证28个模型的精度和性能。对视觉类模型做到了充分的支持,覆盖分类、检测和定位,也包含了特色的OCR模型的支持。对NLP模型也做到了广泛支持,包含翻译、语义表达等等。

除了已严格验证的模型,Paddle-Lite对其他CV和NLP模型也可以做到大概率支持。

类别类别细分模型支持平台
CV分类MobileNetV1ARM,X86,NPU,RKNPU,APU
CV分类MobileNetV2ARM,X86,NPU
CV分类ResNet18ARM,NPU, RKNPU
CV分类ResNet50ARM,X86,NPU,XPU, RKNPU
CV分类MnasNetARM,NPU
CV分类EfficientNetARM
CV分类SqueezeNetARM,NPU
CV分类ShufflenetV2ARM
CV分类ShuffleNetARM
CV分类InceptionV4ARM,X86,NPU
CV分类VGG16ARM
CV分类VGG19XPU
CV分类GoogleNetARM,X86,XPU
CV检测MobileNet-SSDARM,NPU
CV检测YOLOv3-MobileNetV3ARM,NPU
CV检测Faster RCNNARM
CV检测Mask RCNNARM
CV分割Deeplabv3ARM
CV分割UNetARM
CV人脸FaceDetectionARM
CV人脸FaceBoxesARM
CV人脸BlazeFaceARM
CV人脸MTCNNARM
CVOCROCR-AttentionARM
CVGANCycleGANNPU
NLP机器翻译TransformerARM,NPU
NLP机器翻译BERTXPU
NLP语义表示ERNIEXPU

注意:

  1. 模型列表中 * 代表该模型链接来自PaddlePaddle/models,否则为推理模型的下载链接

  2. 支持平台列表中 NPU* 代表ARM+NPU异构计算,否则为NPU计算