RV1126部署实例分割算法 示例

以下是RV1126部署实例分割算法的示例：

1. 准备工作

在部署RV1126实例分割算法之前，需要进行以下准备工作：

- 安装Mind Studio开发环境；
- 安装OpenCV库；
- 下载并安装RV1126模型转换工具；
- 下载RV1126模型。

2. 转换模型

使用RV1126模型转换工具将下载的模型转换为RV1126可用的格式。转换命令如下：

atc --input_format=ONNX --output=rv1126 --soc_version=Ascend310 --input_shape="input:1,3,256,256" --output_dir=./model/ ./model/model.onnx

其中，input_shape参数指定了输入数据的形状，需要根据实际情况进行修改。

3. 编写推理脚本

编写Python脚本实现RV1126实例分割算法的推理过程。以下是一个简单的示例：

import numpy as np
import cv2
from atlasutil import AIContext, AIPipeline

# 加载模型
model_path = './model/model.om'
context = AIContext()
pipeline = AIPipeline(model_path, context)

# 加载测试图片
image_path = './test.jpg'
image = cv2.imread(image_path)

# 图片预处理
image = cv2.resize(image, (256, 256))
image = image.transpose((2, 0, 1))
image = np.expand_dims(image, axis=0)
image = image.astype(np.float32)

# 进行推理
output = pipeline(image)

# 处理输出结果
output = output[0][0]
output = cv2.resize(output, (image.shape[2], image.shape[3]))
output = output > 0.5
output = output.astype(np.uint8)

# 显示结果
cv2.imshow('output', output*255)
cv2.waitKey(0)

4. 运行推理脚本

在Mind Studio开发环境中运行推理脚本，即可进行RV1126实例分割算法的推理。推理结果将通过OpenCV库显示出来。