“硬件生态共创计划”成果：Imagination 携手飞桨发布新建 Model Zoo 模型库
本次发布的 Model Zoo 模型库 是 Imagination 与百度飞桨（PaddlePaddle）深度合作的里程碑成果，旨在为人工智能开发者和 SoC 设计者提供更加便捷、高效的模型部署支持。教程将详细说明这一计划的核心内容、支持的技术方向、适用场景以及如何使用相关资源。
一、核心发布：Model Zoo 模型库
Imagination 与飞桨共同发布的新建 Model Zoo 模型库，涵盖了多种人工智能处理技术，包括：
- 图像分类 — 如 EfficientNet 模型
- 图像分割 — 如 HRNet 模型
- 对象检测 — 如 PP-YOLOE 模型
这些模型已经过 Imagination 神经网络计算 SDK 的验证，可直接用于 消费电子、汽车、桌面服务器 等市场的 AI 芯片设计与系统开发。所有模型资源均已在全球范围内开源。
二、合作背景与生态价值
Imagination 作为全球知名的处理器技术及 IP 供应商，与百度飞桨（深度学习开源框架）联合推进“硬件生态共创计划”。双方通过联合定义和优化，构建了高效灵活的软件栈方案，将飞桨软件的先进算法与 Imagination 异构 AI 翻跟斗内核的高性能计算能力相结合。
- 对 AI 开发者的支持：提供经过验证的模型库，缩短从算法到硬件的部署周期。
- 对 SoC 设计者的支持：提供参考实例与性能评估，降低芯片适配成本。
三、已发布的代表性模型
合作团队基于双方多年积累的资源，快速形成了多款经验证可用的模型，具体如下：
| 任务类型 | 模型名称 | 应用领域示例 |
|---|---|---|
| 图像分类 | EfficientNet | 智能相机、移动设备 |
| 图像分割 | HRNet | 自动驾驶、医疗影像 |
| 对象检测 | PP-YOLOE | 安防监控、工业质检 |
四、如何使用 Model Zoo 资源？
Model Zoo 旨在维护和管理通过 Imagination 神经网络计算 SDK 验证的飞桨模型，资源包括：
- 模型性能评估数据
- 模型部署的参考实例（端到端工作流程）
开发者可以直接访问开源仓库获取模型文件、配置文件和部署脚本。针对首次使用的用户，Imagination 与飞桨于 9 月 28 日 举办“PowerVR+飞桨 Model Zoo 模型部署实战”研讨会，提供从环境搭建到推理测试的完整指导。