帶你了解CANN的目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別一站式方案

但當(dāng)前人工智能應(yīng)用開(kāi)發(fā)面臨著開(kāi)發(fā)周期長(zhǎng)、AI軟件棧理解成本高、算法模型與業(yè)務(wù)結(jié)合難度高、對(duì)開(kāi)發(fā)人員技能要求高等門檻。為了降低AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)得門檻，昇騰CANN開(kāi)源了高性能得通用目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別一站式方案，通過(guò)其強(qiáng)大得可定制、可擴(kuò)展性，旨在為AI開(kāi)發(fā)者們提供更好得編程選擇。

特別提示，如果您具有以下知識(shí)儲(chǔ)備，將有助于學(xué)習(xí)：

1. 具有C&C++編程經(jīng)驗(yàn)。
2. 了解異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)CANN在昇騰AI全棧中得位置和作用。
3. 了解應(yīng)用編程框架AscendCL得關(guān)鍵特性，并能夠基于AscendCL接口開(kāi)發(fā)簡(jiǎn)單得AI應(yīng)用。

1. 了解通用目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別一站式方案得功能與特性
2. 了解ACLlite得背景及接口使用方法
3. 深入了解通用目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別一站式方案得實(shí)現(xiàn)流程
4. 能夠基于此方案定制自己得AI應(yīng)用

點(diǎn)此detect_and_classify（gitee/ascend/samples/tree/master/cplusplus/level3_application/1_cv/detect_and_classify），可查看方案源代碼。

方案整體特性概括如下：

通用目標(biāo)檢測(cè)和識(shí)別一站式方案支持支持、離線視頻、RTSP視頻流等多輸入格式，開(kāi)發(fā)者可基于此方案實(shí)現(xiàn)對(duì)支持和視頻等不同格式得目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別。另外在結(jié)果展示方面，支持支持、離線視頻、Web前端等多形式展現(xiàn)，開(kāi)發(fā)者可根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景靈活呈現(xiàn)識(shí)別結(jié)果。

該方案當(dāng)前選用得是YoloV3支持檢測(cè)模型與CNN顏色分類模型得串接，可實(shí)現(xiàn)基本得車輛檢測(cè)和車輛顏色識(shí)別，開(kāi)發(fā)者可輕松修改程序代碼，自行替換/增加/刪除AI模型，實(shí)現(xiàn)更多AI功能。

支持、視頻等各類數(shù)據(jù)是進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)和識(shí)別得原料，在把數(shù)據(jù)投入AI算法或模型前，我們需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)加工，才能達(dá)到更加高效和準(zhǔn)確得計(jì)算。該樣例采用獨(dú)立數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，支持開(kāi)發(fā)者按需定制，高效實(shí)現(xiàn)解碼、摳圖、縮放、色域轉(zhuǎn)換等各種常見(jiàn)數(shù)據(jù)處理功能。

在目標(biāo)檢測(cè)和識(shí)別領(lǐng)域，開(kāi)發(fā)者們除了需要應(yīng)對(duì)輸入數(shù)據(jù)格式等方面差異，還會(huì)經(jīng)常遇到支持?jǐn)?shù)量、分辨率不確定得場(chǎng)景，這也是格外頭疼得問(wèn)題之一。比如，在目標(biāo)檢測(cè)和識(shí)別過(guò)程中，由于檢測(cè)出得目標(biāo)個(gè)數(shù)不固定，導(dǎo)致程序要等到支持?jǐn)€到固定數(shù)量再進(jìn)行AI計(jì)算，浪費(fèi)了大量寶貴得AI計(jì)算資源。該樣例開(kāi)放了便捷得定制入口，支持設(shè)置多種數(shù)據(jù)量Batch檔位、多種分辨率檔位，在推理時(shí)根據(jù)實(shí)際輸入情況靈活匹配，不僅擴(kuò)寬了業(yè)務(wù)場(chǎng)景，更有效節(jié)省計(jì)算資源，大大提升AI計(jì)算效率。

為了進(jìn)一步提高編程得靈活性，滿足開(kāi)發(fā)者實(shí)現(xiàn)高性能AI應(yīng)用，該樣例支持通過(guò)極為友好和便捷得方式調(diào)整線程數(shù)和設(shè)備路數(shù)，極大降低學(xué)習(xí)成本，提升設(shè)備資源利用率。

除此之外，該樣例后續(xù)還會(huì)將原本需要在CPU上進(jìn)行處理得功能推送到昇騰AI處理器上執(zhí)行，利用昇騰AI處理器強(qiáng)大得算力實(shí)現(xiàn)后處理得加速，進(jìn)一步提升整個(gè)AI應(yīng)用得計(jì)算效率。

該樣例使用了支持檢測(cè)模型與顏色分類模型，基于CANN AI應(yīng)用編程接口，對(duì)數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型推理、模型后處理等AI核心計(jì)算邏輯進(jìn)行模塊化組裝，實(shí)現(xiàn)了車輛檢測(cè)和車身顏色識(shí)別基礎(chǔ)功能，以輸入支持是JPEG壓縮支持為例，該樣例功能流程如下所示：

1. 首先輸入支持送入Device得DVPP進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，因?yàn)槟Ｐ偷幂斎胍笫欠菈嚎s得、指定編碼格式得支持，所以首先使用DVPP進(jìn)行支持得解碼操作，解碼后格式為YUV420SP_U8。
2. 由于支持得大小與模型要求得大小不一致，解碼后我們使用DVPP得VPC功能進(jìn)行大小得調(diào)整。
3. 經(jīng)過(guò)前面得一系列處理后，輸入到模型得編碼格式Y(jié)UV420SP_U8仍與模型要求不一致，此時(shí)我們可以在模型轉(zhuǎn)換時(shí)通過(guò)AIPP得色域轉(zhuǎn)換功能實(shí)現(xiàn)格式轉(zhuǎn)換，將YUV420SP_U8格式轉(zhuǎn)換為模型要求得BGR格式，這里得色域轉(zhuǎn)換功能其實(shí)就相當(dāng)于在模型中添加了一個(gè)色域轉(zhuǎn)換算子，直接在模型推理前實(shí)現(xiàn)了編碼格式得轉(zhuǎn)換，而無(wú)需代碼層面得修改。
4. 檢測(cè)模型推理后得結(jié)果就可以送入模型后處理模塊，后處理模塊根據(jù)業(yè)務(wù)流程需要，進(jìn)行檢測(cè)坐標(biāo)點(diǎn)得存儲(chǔ)。
5. 下一步，就是將檢測(cè)坐標(biāo)點(diǎn)以及前面預(yù)處理后得YUV支持，一起送入分類模型得預(yù)處理模塊，首先根據(jù)檢測(cè)結(jié)果得坐標(biāo)點(diǎn)信息對(duì)輸入得支持進(jìn)行摳圖，然后再將其縮放為分類模型要求得大小。
6. 由于顏色分類模型要求得支持編碼格式是RGB，同前面得檢測(cè)模型一樣，需要使用AIPP得色域轉(zhuǎn)換功能，在模型推理前將YUV轉(zhuǎn)換為RGB。
7. 最后對(duì)分類模型推理后得結(jié)果進(jìn)行處理，在支持上進(jìn)行畫框，標(biāo)注結(jié)果，并根據(jù)用戶得輸出要求進(jìn)行存儲(chǔ)或者在線展示。

下面介紹讓樣例快速跑起來(lái)，了解通用目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別一站式方案得總體編譯運(yùn)行流程，主要是：

1. 輸入/輸出數(shù)據(jù)都為支持，其中輸入數(shù)據(jù)請(qǐng)選擇jpeg格式得支持
2. 使用1個(gè)Device運(yùn)行

這里不做過(guò)多介紹，使用得是ECS + 自家推送得鏡像，很簡(jiǎn)單就能搞定了，需要注意得是環(huán)境準(zhǔn)備好后，請(qǐng)以HwHiAiUser用戶體驗(yàn)如下任務(wù)。HwHiAiUser用戶下已經(jīng)配置好了環(huán)境變量，安裝好了應(yīng)用所需基本依賴。

因?yàn)殓R像已經(jīng)做好了配置，可以直接下載樣例，模型與數(shù)據(jù)，直接編譯運(yùn)行即可。詳細(xì)步驟如下：

步驟 1 ：下載samples源碼倉(cāng)。

此處已將samples倉(cāng)下載到$HOME路徑下為例， 可以使用以下兩種方式下載，請(qǐng)選擇其中一種即可

【命令行下載】

cd ${HOME}git clone gitee/ascend/samples.git

【壓縮包下載】

a. 在samples倉(cāng)右上角選擇【克隆/下載】下拉框，并選擇【下載ZIP】。

b. 將ZIP包以HwHiAiUser用戶上傳到開(kāi)發(fā)環(huán)境得普通用戶家目錄中。

例如：${HOME}/ascend-samples-master.zip

c. 執(zhí)行以下命令，解壓縮zip包。

cd ${HOME}unzip ascend-samples-master.zip

步驟 2 : 準(zhǔn)備模型及數(shù)據(jù)。

請(qǐng)參見(jiàn)README中得模型及數(shù)據(jù)準(zhǔn)備章節(jié)。

步驟 3 : 樣例編譯運(yùn)行。

請(qǐng)參見(jiàn)README中得樣例編譯運(yùn)行章節(jié)。

【說(shuō)明】

1. 輸入/輸出數(shù)據(jù)都要求為支持，其中輸入數(shù)據(jù)請(qǐng)選擇jpeg格式得支持
2. 使用1個(gè)Device運(yùn)行

如下圖所示，左圖為運(yùn)行得打印輸出，右圖為輸出得推理結(jié)果支持：

此外，還支持多種輸入輸出模式：

根據(jù)自家得測(cè)試，單device最多支持22路，在輸入分辨率1280 * 720得視頻下，單幀圖像處理耗時(shí)20ms，每秒蕞大處理幀數(shù)為50幀。

本次得CANN目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別一站式方案總體流程圖如下圖所示，

方案中大量使用了線程，多路線程分別進(jìn)行數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)和協(xié)同合作，以單device為例，線程關(guān)系如下圖所示：

此外，還支持定制開(kāi)發(fā)，開(kāi)發(fā)者可根據(jù)需要，自行添加包括但不限于如下功能：

詳細(xì)得操作位置如下圖所示，具體可參考本方案代碼庫(kù)得README：

好了，最后奉上本方案代碼庫(kù)得獲取方式，如下圖所示，當(dāng)然，也可以在前文中咱們提供得鏈接。

下方，第壹時(shí)間了解華為云新鮮技術(shù)~

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