样例介绍
获取样例
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
功能描述
该样例主要是基于Caffe ResNet-50网络(单输入、单Batch)实现图片分类的功能。
将Caffe ResNet-50网络的模型文件转换为适配昇腾AI处理器的离线模型(*.om文件),在样例中,加载该om文件,将1个*.h265格式的视频码流(仅包含一帧)循环10次解码出10张YUV420SP NV12格式的图片,对该10张图片做缩放,再对10张YUV420SP NV12格式的图片进行推理,分别得到推理结果后,再对推理结果进行处理,输出最大置信度的类别标识以及top5置信度的总和。
转换模型时,需配置色域转换参数,用于将YUV420SP格式的图片转换为RGB格式的图片,才能符合模型的输入要求。
原理介绍
在该样例中,涉及的关键功能点,如下表所示。API接口的详细介绍请参见AscendCL API参考。
初始化 |
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Device管理 |
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Context管理 |
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Stream管理 |
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内存管理 |
调用aclrtMallocHost接口申请Host上内存。
执行媒体数据处理时,若需要申请Device上的内存存放输入或输出数据,需调用acldvppMalloc申请内存、调用acldvppFree接口释放内存。 |
数据传输 |
如果在Host上运行应用,则需调用aclrtMemcpy接口:
如果在板端环境上运行应用,则无需进行数据传输。 |
媒体数据处理V1 |
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模型推理 |
目录结构
样例代码结构如下所示。
├── caffe_model │ ├── aipp.cfg //带色域转换参数的配置文件,模型转换时使用 ├── data │ ├── vdec_h265_1frame_rabbit_1280x720.h265 //测试数据,需要按指导获取测试图片,放到data目录下 ├── inc │ ├── dvpp_process.h //声明媒体数据处理相关函数的头文件 │ ├── model_process.h //声明模型处理相关函数的头文件 │ ├── sample_process.h //声明资源初始化/销毁相关函数的头文件 │ ├── utils.h //声明公共函数(例如:文件读取函数)的头文件 │ ├── vdec_process.h //声明视频处理函数的头文件 ├── src │ ├── acl.json //系统初始化的配置文件 │ ├── CMakeLists.txt //编译脚本 │ ├── dvpp_process.cpp //媒体数据处理相关函数的实现文件 │ ├── main.cpp //主函数,图片分类功能的实现文件 │ ├── model_process.cpp //模型处理相关函数的实现文件 │ ├── sample_process.cpp //资源初始化/销毁相关函数的实现文件 │ ├── utils.cpp //公共函数(例如:文件读取函数)的实现文件 │ ├── vdec_process.cpp //声明视频处理函数的实现文件 ├── .project //工程信息文件,包含工程类型、工程描述、运行目标设备类型等 ├── CMakeLists.txt //编译脚本,调用src目录下的CMakeLists文件