Paddle-Lite-Demo Paddle-Lite提供IOS、Android和ARMLinux的示例，具体如下： iOS示例: 基于MobileNetV1的图像分类（支持视频流）； 基于MobileNetV1-SSD的目标检测（支持视频流）; Android示例: 基于MobileNetV1的图像分类； 基于MobileNetV1-SSD的目标检测； 基于Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB的人脸检测； 基于DeeplabV3+MobilNetV2的人像分割； 基于视频流的人脸检测+口罩识别； 基于YOLOV3-MobileNetV3的目标检测； ARMLinux示例: 基于MobileNetV1的图像分类； 基于MobileNetV1-SSD的目标检测； 关于Paddle-Lite和示例，请参考本文剩余章节和如下文档链接： 文档官网中

vs2019环境，将webrtc M81封装成lib库，用demo测试，抓取窗口。对抠webrtc代码具有参考意义。

包括在Windows下运行的demo(连上USB摄像头就可实时采集识别)，32位windows的安装包，源码（可直接编译，得到所需要的lib库）。可以直接采用开发包的库文件，也可以根据项目需要，修改源码。