# LiteKit **Repository Path**: mirrors_PaddlePaddle/LiteKit ## Basic Information - **Project Name**: LiteKit - **Description**: Off-The-Shelf AI Development Kit for APP Developers based on Paddle Lite （『飞桨』移动端开箱即用AI套件, 包含Java & Objective C接口支持） - **Primary Language**: Unknown - **License**: MIT - **Default Branch**: develop - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 0 - **Created**: 2020-11-23 - **Last Updated**: 2025-11-10 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # LiteKit接入文档 [![License](https://img.shields.io/badge/license-MIT-green)](LICENSE) LiteKit是基于端推理框架LiteKitCore和端推理引擎PaddleLite，面向移动端工程师的AI能力解决方案。 LiteKit旨在为客户端应用提供开箱即用的离线的AI能力，使产品快速的简单的接入AI能力，并将提供的AI能力应用于各种业务场景。 目前已经支持的人像分割、手势识别、视频超分均来自百度各个产品线，已上线功能中，中台化输出的AI能力。 ## 快速体验 ### 效果展示 | 手势识别 | 人像分割 | | --- | --- | |
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| 视频超分 | 增强前 | 增强后 | | --- | --- | | ![SR](/Doc/Resources/1_7.png) | ![SR](/Doc/Resources/1_7_2.png) | ### 1. Android - 扫码安装
![QR_Code](/Doc/Resources/1_3.png) ### 2. Demo Project 源码安装 ``` git clone https://github.com/PaddlePaddle/LiteKit.git ``` #### iOS平台 示例工程中展示了人像分割、手势识别、视频超分能力。包括能力的接入demo和能力效果的展示。 ###### 示例工程部署 ``` cd ./LiteKit/LiteKitDemo/iOS/LiteKitDemo pod install --repo-update open LiteKitDemo.xcworkspace ``` 运行工程可在真机测试机上查看效果。 #### Android平台 1. clone依赖SDK仓库作为LocalMaven仓库 ``` git clone https://gitee.com/paddlepaddle/LiteKit ``` 2. 修改LiteKitDemo工程local.properties（文件位置在`./LiteKitDemo/Android/LiteKitDemo/local.properties`)，添加MAVEN_REPO_LOCAL属性，值为第1步中clone的gitee仓库地址。 例如： ``` MAVEN_REPO_LOCAL = XXXXXXX ``` 3. 打开工程 ``` cd ./LiteKit/LiteKitDemo/Android/LiteKitDemo open -a /Applications/Android\ Studio.app ./ ``` 4. Gradle sync & Run ## 安装SDK LiteKit依赖关系如下：

其中： 1. PaddleLite层，[PaddleLite](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite)是一个高性能、轻量级、灵活性强且易于扩展的深度学习推理框架，LiteKitSDK的AI能力底层基于PaddleLite引擎实现。 2. LiteKitCore层，LiteKitCore是一种跨平台的，面向移动开发者的，AI工程化的综合解决方案。LiteKitCore作为端模型预测的统一接入层，目的是端模型的快速工程化集成，降低客户端RD在端运行AI模型的门槛和提升集成效率，同时也能更好实现基于端模型业务能力的快速横向输出。目前为提供了Objective C，Java，C++三种语言的API。 3. LiteKit层，视频超分，人像分割，手势识别，均称为LiteKit的业务SDK。每种业务SDK中，封装了对应AI能力的模型、预测的前后处理等逻辑。后续会产生更多覆盖其他AI场景的业务SDK。 ### 1. 依赖 LiteKit由[MIT License](LICENSE)提供 | 功能 |依赖 | iOS版本| Android版本 | |---|---|---|---| | 手势识别 |LiteKitHandGestureDetection | 0.2.0 | 0.2.0 | | 人像分割 |LiteKitPortraitSegmentation | 0.2.0 | 0.2.0 | | 视频超分 |LiteKitAIVideoSuperResolution | 0.2.0 | 0.2.0 | ### 2. 安装 #### iOS 安装SDK - 系统最低版本iOS 9.0 - 通过pod引入，[参考](/LiteKitDemo/iOS/LiteKitDemo/Podfile) ```ruby # coding: utf-8 source 'https://github.com/CocoaPods/Specs.git' platform :ios target 'LiteKitDemo' do project './LiteKitDemo.xcodeproj' platform :ios, '10.0' pod 'LiteKitHandGestureDetection', '~> 0.2.0' pod 'LiteKitPortraitSegmentation', '~> 0.2.0' pod 'LiteKitVideoSuperResolution', '~> 0.2.0' end ``` #### Android 安装SDK - 系统最低API Level16（4.1版本） 1. 将依赖SDK仓库作为LocalMaven仓库 ``` git clone https://gitee.com/paddlepaddle/LiteKit ``` 2. 修改LiteKitDemo工程local.properties（例如`./LiteKitDemo/Android/LiteKitDemo/local.properties`)，添加MAVEN_REPO_LOCAL属性，值为第1步中clone的gitee仓库地址。 例如： ``` MAVEN_REPO_LOCAL = XXXXXXX ``` 3. 在工程的gradle中增加配置LocalMaven，例如`./LiteKitDemo/Android/LiteKitDemo/build.gradle` ```groovy allprojects { repositories { google() jcenter() maven{ url getLocalProperty("MAVEN_REPO_LOCAL") + "/Android/repository" } } } /** * 从local.properties文件中读取配置 * * @param propertyName 读取的参数名 * @return 配置value */ def getLocalProperty(String propertyName) { Properties properties = new Properties() try { properties.load(project.rootProject.file('local.properties').newDataInputStream()) } catch (Exception e) { println "read local.properties failed${e.message}" } String value = properties.get(propertyName); System.out.println("key: " + propertyName + ", value: " + value) return value } ``` 4. 在app的gradle中增加配置引入SDK，例如`./LiteKitDemo/Android/LiteKitDemo/app/build.gradle` ```groovy dependencies { implementation 'com.baidu.litekit:handgesturedetector:0.2.0' implementation 'com.baidu.litekit:portraitsegmentation:0.2.0' implementation 'com.baidu.litekit:videosuperresolution:0.2.0' } ``` ## API LiteKit的AI能力，主要包含3类接口：创建、执行、释放。 使用时，先通过创建接口创建对应的预测引擎实例，之后可以通过执行接口进行预测，当使用完毕后需要对预测引擎实例进行释放。
其中执行接口通常有多个，可以接受不同格式的数据输入，以适应相机帧、图像、视频解码数据等不同也业务场景。

[人像分割 API文档](/Doc/LiteKit接口文档_人像分割.md)
[手势识别 API文档](/Doc/LiteKit接口文档_手势识别.md)
[视频超分 API文档](/Doc/LiteKit接口文档_视频超分.md)
## 隐私说明 LiteKit目前版本不会收集任何用户数据和用户信息，也不需要申请用户的隐私权限。 ## 交流与反馈

     

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## 版权和许可证 LiteKit由[MIT License](LICENSE)提供 ## FAQ [FAQ](/Doc/LiteKitFAQ.md) # LiteKitCore接入文档 ## 一、介绍 ### 1. 背景 LiteKitCore是一种跨平台的，面向移动开发者的，AI工程化的综合解决方案。LiteKitCore作为端模型预测的统一接入层，目的是端模型的快速工程化集成，降低客户端RD在端运行AI模型的门槛和提升集成效率，同时也能更好实现基于端模型业务能力的快速横向输出。基于LiteKitCore的端AI预测能力，可以快速的基于不同宿主进行集成与部署。LiteKitCore主要功能如下：模型加载，预测能力，前后处理能力，业务数据到Backend Input/Output的转换，Backend无感知升级，性能统计，容错处理，任务队列管理，运行时资源调度，生命周期管理等。 ### 2. 兼容性 支持平台：iOS、Android、Native C++ 。
### 3. Demo Project iOS示例工程包含了Native C++ API和Objective-C API的demo调用示例，Native C++ API和Objective-C API分别包含CPU和GPU两种backend，一共4种加载和预测的方式。针对C++API（在iOS上）和Objective-C API的CPU/GPU backend分别是对齐的，模型的加载和预测能力一致。但是CPU和GPU backend之间是隔离的，预测所使用的模型是不一样的。 #### 部署iOS示例工程 1. clone git仓库 ``` git clone https://github.com/PaddlePaddle/LiteKit.git ``` 2. 添加LiteKitCore依赖 按照[接入文档 for Objective-C API ](/Doc/LiteKitCore接入文档(for%20Objective-C%20API).md)构建产物`LiteKit.framework`放在`./LiteKitCore/LiteKitCoreDemo/iOS/Dependence/*`
按照[接入文档 for Native C++ API on iOS](/Doc/LiteKitCore接入文档(for%20Native%20C%2B%2B%20API%20on%20iOS).md)构建产物`./LiteKitCore/LiteKitCore/C++/build-ios/product/release/*`， *.h头文件到文件夹`./LiteKitCore/LiteKitCoreDemo/iOS/Dependence/LiteKitCoreNative/include/*.h`，liblitekit_framework_ios.a文件放到`./LiteKitCore/LiteKitCoreDemo/iOS/Dependence/LiteKitCoreNative/liblitekit_framework_ios.a` 3. 打开工程 ``` cd ./LiteKitCore/LiteKitCoreDemo/iOS pod install open LiteKitCoreDemo.xcworkspace ``` |类名 | 说明 | |---|---| |ViewController |LiteKit（Objective-C & C++）以GPU、CPU作为backend的load及predict的demo code | | ViewController+LiteKitCore_CPP | LiteKit Native C++ API demo code| | ViewController+LiteKitCore_OC | LiteKit Objective-C API demo code| #### 部署Android示例工程 1. 环境部署 | 环境 | 版本 | | ----- | ----- | | NDK |[android-ndk-r16b](https://developer.android.google.cn/ndk/downloads/older_releases) | | cmake | cmake 3.15.0 | 在~/.bashrc里指定cmake路径`ANDROID_CMAKE`和NDK路径`ANDROID_NDK`变量 2. clone git仓库 ``` git clone https://github.com/PaddlePaddle/LiteKit.git ``` 3. 根据[接入文档 for Java API ](/Doc/LiteKitCore接入文档(for%20Java%20API).md), 生成`LiteKitCore-debug.aar`，放置在`./LiteKitCore/LiteKitCoreDemo/Android/app/libs/litekitcore-debug.aar`路径下。 4. 需要[下载](https://gitee.com/paddlepaddle/LiteKit/tree/main/Android/LiteKitCoreDemoDependency/opencv/0.1.0)Demo依赖的opencv.so和libgnustl_shared.so，放置在`./LiteKitCore/LiteKitCoreDemo/Android/app/src/main/cpp/libs`路径下。 5. 打开工程 ``` cd ./LiteKit/LiteKitCore/LiteKitCoreDemo/Android open -a /Applications/Android\ Studio.app ./ ``` 6. Gradle sync & Run ## 二、接口文档 [接口文档 for Native C++ API](/Doc/LiteKitCore接口文档(for%20Native%20C%2B%2B%20API).md)
[接口文档 for Objective-C API ](/Doc/LiteKitCore接口文档(for%20Objective-C%20API).md)
[接口文档 for Java API ](/Doc/LiteKitCore接口文档(for%20Java%20API).md) ## 三、接入文档 [接入文档 for Objective-C API ](/Doc/LiteKitCore接入文档(for%20Objective-C%20API).md)
[接入文档 for Native C++ API on iOS](/Doc/LiteKitCore接入文档(for%20Native%20C%2B%2B%20API%20on%20iOS).md)
[接入文档 for Native C++ API on Android](/Doc/LiteKitCore接入文档(for%20Native%20C%2B%2B%20API%20on%20Android).md)
[接入文档 for Java API ](/Doc/LiteKitCore接入文档(for%20Java%20API).md) ## FAQ [FAQ](/Doc/LiteKitCoreFAQ.md)