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YOLOV3_coco_detection_picture樣例

功能：使用yolov3模型對輸入圖片進行預(yù)測推理，并將結(jié)果打印到輸出圖片上。
樣例輸入：原始圖片jpg文件。
樣例輸出：帶推理結(jié)果的jpg文件。

前置條件

請檢查以下條件要求是否滿足，如不滿足請按照備注進行相應(yīng)處理。如果CANN版本升級，請同步檢查第三方依賴是否需要重新安裝（5.0.4及以上版本第三方依賴和5.0.4以下版本有差異，需要重新安裝）。

條件	要求	備注
CANN版本	>=5.0.4	請參考CANN樣例倉介紹中的安裝步驟完成CANN安裝，如果CANN低于要求版本請根據(jù)版本說明切換samples倉到對應(yīng)CANN版本
硬件要求	Atlas200DK/Atlas300(ai1s)	當(dāng)前已在Atlas200DK和Atlas300測試通過，產(chǎn)品說明請參考硬件平臺，其他產(chǎn)品可能需要另做適配
第三方依賴	opencv	請參考第三方依賴安裝指導(dǎo)(C++樣例)完成對應(yīng)安裝

樣例準(zhǔn)備

獲取源碼包。

可以使用以下兩種方式下載，請選擇其中一種進行源碼準(zhǔn)備。

命令行方式下載（下載時間較長，但步驟簡單）。

# 開發(fā)環(huán)境，非root用戶命令行中執(zhí)行以下命令下載源碼倉。    
cd ${HOME}     
git clone https://gitee.com/ascend/samples.git

注：如果需要切換到其它tag版本，以v0.5.0為例，可執(zhí)行以下命令。

git checkout v0.5.0

壓縮包方式下載（下載時間較短，但步驟稍微復(fù)雜）。
注：如果需要下載其它版本代碼，請先請根據(jù)前置條件說明進行samples倉分支切換。

 # 1. samples倉右上角選擇 【克隆/下載】 下拉框并選擇 【下載ZIP】。    
 # 2. 將ZIP包上傳到開發(fā)環(huán)境中的普通用戶家目錄中，【例如：${HOME}/ascend-samples-master.zip】。     
 # 3. 開發(fā)環(huán)境中，執(zhí)行以下命令，解壓zip包。     
 cd ${HOME}    
 unzip ascend-samples-master.zip

模型轉(zhuǎn)換。

模型名稱	模型說明	模型下載路徑
yolov3	圖片檢測推理模型。是基于Caffe的yolov3模型。	請參考https://gitee.com/ascend /ModelZoo-TensorFlow/tree/master /TensorFlow/contrib/cv/yolov3 /ATC_yolov3_caffe_AE 目錄中README.md下載原始模型章節(jié)下載模型和權(quán)重文件。

# 為了方便下載，在這里直接給出原始模型下載及模型轉(zhuǎn)換命令,可以直接拷貝執(zhí)行。也可以參照上表在modelzoo中下載并手工轉(zhuǎn)換，以了解更多細節(jié)。   
 
cd $HOME/samples/cplusplus/level2_simple_inference/2_object_detection/YOLOV3_coco_detection_picture/model     
wget https://modelzoo-train-atc.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/003_Atc_Models/AE/ATC%20Model/Yolov3/yolov3.caffemodel
wget https://modelzoo-train-atc.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/003_Atc_Models/AE/ATC%20Model/Yolov3/yolov3.prototxt
wget https://c7xcode.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/models/YOLOV3_coco_detection_picture/aipp_nv12.cfg
atc --model=yolov3.prototxt --weight=yolov3.caffemodel --framework=0 --output=yolov3 --soc_version=Ascend310 --insert_op_conf=aipp_nv12.cfg

樣例部署

執(zhí)行以下命令，執(zhí)行編譯腳本，開始樣例編譯。

cd $HOME/samples/cplusplus/level2_simple_inference/2_object_detection/YOLOV3_coco_detection_picture/scripts    
bash sample_build.sh

樣例運行

注：開發(fā)環(huán)境與運行環(huán)境合一部署，請?zhí)^步驟1，直接執(zhí)行步驟2即可。

執(zhí)行以下命令,將開發(fā)環(huán)境的 YOLOV3_coco_detection_picture 目錄上傳到運行環(huán)境中，例如 /home/HwHiAiUser，并以HwHiAiUser（運行用戶）登錄運行環(huán)境（Host）。

# 【xxx.xxx.xxx.xxx】為運行環(huán)境ip，200DK在USB連接時一般為192.168.1.2，300（ai1s）為對應(yīng)的公網(wǎng)ip。
scp -r ${HOME}/samples/cplusplus/level2_simple_inference/2_object_detection/YOLOV3_coco_detection_picture HwHiAiUser@xxx.xxx.xxx.xxx:/home/HwHiAiUser   
ssh HwHiAiUser@xxx.xxx.xxx.xxx     
cd ${HOME}/YOLOV3_coco_detection_picture/scripts