【2024·CANN训练营第一季】基于目标检测模型扩展推理应用
【摘要】 参考链接EdgeAndRobotics 进入YOLOV5MultiInput代码目录cd EdgeAndRobotics/Samples/YOLOV5MultiInput/ 安装依赖略 获取PyTorch框架的YoloV5s模型(*.onnx),并转换为昇腾AI处理器能识别的模型(*.om)cd modelwget https://obs-9be7.obs.cn-east-2.myhuaw...
参考链接
进入YOLOV5MultiInput代码目录
cd EdgeAndRobotics/Samples/YOLOV5MultiInput/
安装依赖
略
获取PyTorch框架的YoloV5s模型(*.onnx),并转换为昇腾AI处理器能识别的模型(*.om)
cd model
wget https://obs-9be7.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/003_Atc_Models/yolov5s/yolov5s_nms.onnx --no-check-certificate
wget https://obs-9be7.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/003_Atc_Models/yolov5s/aipp.cfg --no-check-certificate
模型转换
# 设置如下两个环境变量减少atc模型转换过程中使用的进程数,减小内存占用
export TE_PARALLEL_COMPILER=1
export MAX_COMPILE_CORE_NUMBER=1
atc --model=yolov5s_nms.onnx --framework=5 --output=yolov5s_nms --input_shape="images:1,3,640,640;img_info:1,4" --soc_version=Ascend310B4 --insert_op_conf=aipp.cfg
准备测试视频
cd ../data/
wget https://obs-9be7.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/003_Atc_Models/yolov5s/test.mp4 --no-check-certificate
安装opencv
apt update
apt install libopencv-dev
模型推理
编译样例源码
cd ../scripts
bash sample_build.sh
运行样例
bash sample_run.sh stdout
bash sample_run.sh imshow
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