样例列表（Atlas 200/300/500 推理产品）

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_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_resnet50_imagenet_classification”目录下获取vpc_resnet50_imagenet_classification样例

基于Caffe ResNet-50网络实现图片分类（图片解码+缩放+同步推理）

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

API Samples

API Samples

基于AscendCL架构开发的一系列样例代码，包含简单的编译演示样例

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图像目标检测

图像目标检测

基于AscendCL架构的目标检测开发Demo

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