TAPPAS

Hailo的TAPPAS（模板应用和解决方案）是一项基础设施，旨在基于业界领先的Hailo-8™ AI处理器让开发和部署高性能边缘AI应用变得简单。Hailo TAPPAS预先封装一组构建在最先进的深度神经网络处理之上丰富应用，展示出Hailo的一流吞吐量和功率效率。对于寻求在Hailo-8上快速部署其网络的用户，TAPPAS为应用开发提供一个易于使用、基于Python的模板。

TAPPAS预训练应用和开发环境减少开发时间和工作，让客户加快上市时间。开放应用基础设施提供了不同的运营模式，以及对自带模型和DIY提供支持，达到了开发灵活性；
TAPPAS用户指南（英文）
Hailo’s TAPPAS Template Applications And Solutions for high-performance edge application development and deployment
TAPPAS目标检测应用：繁忙高速公路的高分辨率视频，在Hailo-8™ AI处理器上实时处理，高检测精度。

TAPPAS开箱即用多功能应用包括：

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分类

基于ResNet-50的现成应用，在ImageNet上训练

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深度估计

基于ResNet18-UNET的应用，智能ADAS摄像头的基本构件

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车道检测

基于PolyLaneNet的开箱即用应用，在Tusimple上训练，用于基本的辅助驾驶应用

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语义分割

专门建造的预训练模型，为高分辨率实时应用而优化，如ADAS前置摄像头

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多目标跟踪

先进的多功能模型，可以检测和跟踪多个同时移动的人

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面部检测和识别

面部识别和检测应用，用于安全和认证应用程序

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姿态估计

基于CenterPose的应用程序，用于各种垂直行业的安全、保障和运行优化应用

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目标检测

具有数个可用神经网络的检测应用程序，实现独特的功能

Hailo Tappas Instance Segmentation

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实例分割

基于YOLACT的模型，识别、勾勒和着色不同的物体和人