如何将训练后的模型部署在aidlux平台上
首先需要登入AIMO平台转换模型，AI Model Optimizer登入AIMO平台后
step1: 上传训练后的模型，以Unet训练得到的.pt模型使用代码转换成onnx模型之后，将onnx模型上传，
step1: 上传模型，选择.onnx模型，并拖弋.onnx模型上传
step2: 选择目标平台，点选转换后的模型，我这里从onnx转成tflite，因此我需要选择tflite的模型
step2: 目标平台选择转换后的模型(tflite)
step3: 参数设定，不需要特别选择，预设的选项即可，接着点选右下角的submit开始转换
step3: 参数设定FP32，使用预设参数即可
step4: 转换后的结果可点选右下角的"模型对比"查看onnx模型与转换后的tflite模型，以及"查看输出"查看模型细节部份如输入节点、输出节点、耗时时间、优化前后的网路对比，最后点选下载模型即可得到tflite模型啰!
step4: 下载转换后的tflite模型
有了转换后的tflite之后，我们可以开始使用本地的vscode来远程连接ssh aidlux平台
在远程连接之前，需要在"安卓手机"上安装"aidlux" app
安装app后打开手机版本的AidLux软件APP，第一次进入的时候，APP自带的系统会进行初始化
初始化完成后，进入系统登录页面，这一步最好可以用手机注册一下
在统一局域网下，可以通过 IP 的方式，直接映射到电脑上操作，点击页面最上方的 Cloud_ip，会出现远程映射的地址
打开电脑浏览器地址，输入相应 ip (后续vscode远程时会使用到，可先留意记录)后，会出现登录页面。默认密码：aidlux。输入后即可进入主页面，可以看到内容和手机端是一样的
可以在网页端操作也可以在本地vscode远程ssh设定即可，以下说明如何设定远程ssh进行本地修改新增代码的部份。
首先开启vscode后，点选connect to ...选项，输入ssh root@自已的ip -p 9022
连接后会让你输入你的密码，密码为预设密码aidlux
连接成功后，open folder -> 输入项目文件路径/home/xxxxx/xxxxx
将本地模型等文件拖弋到左边的项目栏位上，并进行inference模型推理
推理后可以看到以下原图以及推理后的预测结果图，即可完成aidlux平台上的部署啰!!!!
详细的操作影片在此链接:基于AIMO平台将onnx转换tflite模型与Aidlux应用开发平台部署_哔哩哔哩_bilibili
谢谢观看~
