文档首页我要评分文档获取效率文档正确性内容完整性文档易理解0/200提交在线提单论坛求助昇腾小AI 样例列表 本文中提及的样例如下表所示。单击Gitee或Github获取更多样例。 表1 Sample列表 Sample名称 Sample获取 基本功能 编译运行指导（Ascend RC形态） gemm 单击Gitee或Github，进入Ascend samples开源仓，参见README中的“版本说明”下载配套版本的sample包，从“cplusplus/level1_single_api/1_acl/4_blas/gemm”目录下获取gemm样例 实现矩阵-矩阵乘运算 请参见样例工程中的README vpc_jpeg_resnet50_imagenet_classification 单击Gitee或Github，进入Ascend samples开源仓，参见README中的“版本说明”下载配套版本的sample包，从“cplusplus/level2_simple_inference/1_classification/vpc_jpeg_resnet50_imagenet_classification”目录下获取vpc_jpeg_resnet50_imagenet_classification样例 基于Caffe ResNet-50网络实现图片分类（图片解码+抠图缩放+图片编码+同步推理） 请参见样例工程中的README vdec_resnet50_classification 单击Gitee或Github，进入Ascend samples开源仓，参见README中的“版本说明”下载配套版本的sample包，从“cplusplus/level2_simple_inference/1_classification/vdec_resnet50_classification”目录下获取vdec_resnet50_classification样例 基于Caffe ResNet-50网络实现图片分类（视频解码+同步推理） 请参见样例工程中的README resnet50_imagenet_classification 单击Gitee或Github，进入Ascend samples开源仓，参见README中的“版本说明”下载配套版本的sample包，从“cplusplus/level2_simple_inference/1_classification/resnet50_imagenet_classification”目录下获取resnet50_imagenet_classification样例 基于Caffe ResNet-50网络实现图片分类（同步推理） 请参见样例工程中的README resnet50_async_imagenet_classification 单击Gitee或Github，进入Ascend samples开源仓，参见README中的“版本说明”下载配套版本的sample包，从“cplusplus/level2_simple_inference/1_classification/resnet50_async_imagenet_classification”目录下获取resnet50_async_imagenet_classification样例 基于Caffe ResNet-50网络实现图片分类（异步推理） 请参见样例工程中的README batchcrop 单击Gitee或Github，进入Ascend samples开源仓，参见README中的“版本说明”下载配套版本的sample包，从“cplusplus/level2_simple_inference/0_data_process/batchcrop”目录下获取batchcrop样例 媒体数据处理V1（抠图，一图多框） 请参见样例工程中的README venc_image 单击Gitee或Github，进入Ascend samples开源仓，参见README中的“版本说明”下载配套版本的sample包，从“cplusplus/level2_simple_inference/0_data_process/venc_image”目录下获取venc_image样例 媒体数据处理V1（视频编码） 请参见样例工程中的README smallResolution_cropandpaste 单击Gitee或Github，进入Ascend samples开源仓，参见README中的“版本说明”下载配套版本的sample包，从“cplusplus/level2_simple_inference/0_data_process/smallResolution_cropandpaste”目录下获取smallResolution_cropandpaste样例 媒体数据处理V1（抠图贴图） 请参见样例工程中的README YOLOV3_dynamic_batch_detection_picture 单击Gitee或Github，进入Ascend samples开源仓，参见README中的“版本说明”下载配套版本的sample包，从“cplusplus/level2_simple_inference/2_object_detection/YOLOV3_dynamic_batch_detection_picture”目录下获取YOLOV3_dynamic_batch_detection_picture样例 基于Caffe YOLOv3网络实现目标检测（动态Batch/动态分辨率） 请参见样例工程中的README 父主题： 应用样例参考 搜索结果找到“0”个结果当前产品无相关内容未找到相关内容，请尝试其他搜索词
