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視頻物體分類

googlenet視頻分類樣例

功能：使用googlenet模型對輸入視頻進行分類推理。
樣例輸入：原始mp4視頻。
樣例輸出：presenter界面展現推理結果。

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版本說明切換samples倉到對應CANN版本
硬件要求	Atlas200DK/Atlas300(ai1s)	當前已在Atlas200DK和Atlas300測試通過，產品說明請參考硬件平臺，其他產品可能需要另做適配
第三方依賴	presentagent, opencv	請參考第三方依賴安裝指導(C++樣例)完成對應安裝

樣例準備

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備。

命令行方式下載（下載時間較長，但步驟簡單）。

# 開發環境，非root用戶命令行中執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，但步驟稍微復雜）。
注：如果需要下載其它版本代碼，請先請根據前置條件說明進行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包上傳到開發環境中的普通用戶家目錄中，【例如：${HOME}/ascend-samples-master.zip】。     
 # 3. 開發環境中，執行以下命令，解壓zip包。     
 cd ${HOME}    
 unzip ascend-samples-master.zip

模型轉換。

模型名稱	模型說明	模型下載路徑
googlenet	圖片分類推理模型。是基于Caffe的GoogLeNet模型。	請參考https://gitee.com/ascend /ModelZoo-TensorFlow/tree/master /TensorFlow/contrib/cv/googlenet /ATC_googlenet_caffe_AE目錄中README.md下載原始模型章節下載模型和權重文件。

# 為了方便下載，在這里直接給出原始模型下載及模型轉換命令,可以直接拷貝執行。也可以參照上表在modelzoo中下載并手工轉換，以了解更多細節。     

cd ${HOME}/samples/cplusplus/level2_simple_inference/1_classification/googlenet_imagenet_video/model    
wget https://modelzoo-train-atc.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/003_Atc_Models/AE/ATC%20Model/classification/googlenet.caffemodel    
wget https://modelzoo-train-atc.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/003_Atc_Models/AE/ATC%20Model/classification/googlenet.prototxt
wget https://c7xcode.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/models/googlenet_imagenet_video/insert_op.cfg
atc --model="./googlenet.prototxt" --weight="./googlenet.caffemodel" --framework=0 --output="googlenet" --soc_version=Ascend310 --insert_op_conf=./insert_op.cfg --input_shape="data:1,3,224,224" --input_format=NCHW

樣例部署

執行以下命令，執行編譯腳本，開始樣例編譯。

cd ${HOME}/samples/cplusplus/level2_simple_inference/1_classification/googlenet_imagenet_video/scripts    
bash sample_build.sh

樣例運行

注：開發環境與運行環境合一部署，請跳過步驟1，直接執行步驟2即可。

執行以下命令,將開發環境的 googlenet_imagenet_video 目錄上傳到運行環境中，例如 /home/HwHiAiUser，并以HwHiAiUser（運行用戶）登錄運行環境（Host）。

# 【xxx.xxx.xxx.xxx】為運行環境ip，200DK在USB連接時一般為192.168.1.2，300（ai1s）為對應的公網ip。
scp -r ${HOME}/samples/cplusplus/level2_simple_inference/1_classification/googlenet_imagenet_video HwHiAiUser@xxx.xxx.xxx.xxx:/home/HwHiAiUser    
ssh HwHiAiUser@xxx.xxx.xxx.xxx     
cd ${HOME}/googlenet_imagenet_video/scripts

執行運行腳本，開始樣例運行。
```
bash sample_run.sh
```

查看結果

打開presentserver網頁界面。
- 使用產品為200DK開發者板。
  打開啟動Presenter Server服務時提示的URL即可。
- 使用產品為300加速卡（ai1s云端推理環境）。
  以300加速卡（ai1s）內網ip為192.168.0.194，公網ip為124.70.8.192舉例說明。
  啟動Presenter Server服務時提示為Please visit http://192.168.0.194:7009 for display server。
  只需要將URL中的內網ip：192.168.0.194替換為公網ip：124.70.8.192，則URL為 http://124.70.8.192:7009。
  然后在windows下的瀏覽器中打開URL即可。
等待Presenter Agent傳輸數據給服務端，單擊“Refresh“刷新，當有數據時相應的Channel 的Status變成綠色。
單擊右側對應的View Name鏈接，查看結果。