yolov7结构图简略

YOLOv7是一种目标检测算法，它是YOLO系列算法的最新版本。下面是YOLOv7的简略结构图：

1. 输入层：接收输入图像。
2. Backbone网络：通常使用Darknet作为主干网络，用于提取图像特征。
3. Neck网络：用于进一步提取特征并增加感受野。常见的Neck网络有FPN（Feature Pyramid Network）和PAN（Path Aggregation Network）等。
4. Head网络：负责预测目标的位置和类别。通常包括多个卷积层和全连接层，最后输出目标的边界框和类别概率。
5. 输出层：输出检测到的目标的边界框和类别。

YOLOv7相比于之前的版本，主要改进在于使用了更强大的主干网络和更复杂的特征提取结构，以提高检测性能和准确度。

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C语言编程使用lzma SDK对7z文件简略解压缩

使用LZMA SDK对7z文件进行解压缩，需要先了解7z文件的结构。7z文件实际上是一个压缩文件，其中包含多个压缩数据块和一个头文件，头文件中包含了每个压缩数据块的信息。因此，我们需要先读取头文件，然后逐个解压数据块。

以下是一个简略的C语言例程，用于对7z文件进行解压缩：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include <lzma.h>

#define LZMA_PROPERTIES_SIZE 5

int main(int argc, char *argv[]) {
    if (argc < 3) {
        printf("Usage: %s input_file output_dir\n", argv[0]);
        return 1;
    }

    char *input_filename = argv[1];
    char *output_dirname = argv[2];

    // 打开输入文件
    FILE *input_file = fopen(input_filename, "rb");
    if (input_file == NULL) {
        printf("Error: Failed to open input file.\n");
        return 1;
    }

    // 读取7z头文件
    uint8_t header[32];
    if (fread(header, 1, 32, input_file) != 32) {
        printf("Error: Failed to read 7z header.\n");
        fclose(input_file);
        return 1;
    }

    // 验证7z头文件
    if (memcmp(header, "\x37\x7A\xBC\xAF\x27\x1C", 6) != 0) {
        printf("Error: Invalid 7z header.\n");
        fclose(input_file);
        return 1;
    }

    // 获取7z头文件信息
    uint8_t properties[LZMA_PROPERTIES_SIZE];
    uint64_t header_size;
    lzma_stream_flags flags;
    memcpy(properties, header + 6, LZMA_PROPERTIES_SIZE);
    header_size = *(uint64_t *)(header + 13);
    flags = *(lzma_stream_flags *)(header + 21);

    // 初始化LZMA解压缩器
    lzma_stream lzma_strm = LZMA_STREAM_INIT;
    lzma_ret ret = lzma_stream_decoder(&lzma_strm, UINT64_MAX, LZMA_CONCATENATED);
    if (ret != LZMA_OK) {
        printf("Error: Failed to initialize LZMA decoder.\n");
        fclose(input_file);
        return 1;
    }

    // 创建输出目录
    char output_filename[256];
    sprintf(output_filename, "%s/", output_dirname);
    mkdir(output_filename, 0777);

    // 分配输入输出缓冲区
    uint8_t *input_buf = malloc(flags.dict_size);
    uint8_t *output_buf = malloc(LZMA_BUFLEN);
    if (input_buf == NULL || output_buf == NULL) {
        printf("Error: Failed to allocate memory.\n");
        free(input_buf);
        free(output_buf);
        lzma_end(&lzma_strm);
        fclose(input_file);
        return 1;
    }

    // 解压缩数据块
    uint64_t offset = header_size;
    uint64_t uncompressed_size = 0;
    while (1) {
        // 读取数据块头信息
        uint8_t block_header[17];
        if (fread(block_header, 1, 17, input_file) != 17) {
            printf("Error: Failed to read block header.\n");
            break;
        }

        // 获取数据块信息
        uint64_t block_size = *(uint64_t *)(block_header + 1);
        uint8_t block_type = block_header[9];

        // 设置LZMA输入缓冲区
        lzma_strm.next_in = input_buf;
        lzma_strm.avail_in = block_size;

        // 设置LZMA输出缓冲区
        lzma_strm.next_out = output_buf;
        lzma_strm.avail_out = LZMA_BUFLEN;

        // 解压数据块
        while (1) {
            ret = lzma_code(&lzma_strm, LZMA_RUN);
            if (ret != LZMA_OK && ret != LZMA_STREAM_END) {
                printf("Error: Failed to decode LZMA data.\n");
                free(input_buf);
                free(output_buf);
                lzma_end(&lzma_strm);
                fclose(input_file);
                return 1;
            }

            fwrite(output_buf, 1, lzma_strm.next_out - output_buf, output_file);

            lzma_strm.next_out = output_buf;
            lzma_strm.avail_out = LZMA_BUFLEN;

            if (ret == LZMA_STREAM_END) {
                break;
            }
        }

        // 更新偏移量和解压缩大小
        offset += block_size + 17;
        uncompressed_size += *(uint64_t *)(block_header + 10);

        // 如果解压缩大小等于文件大小，则说明解压缩完成
        if (uncompressed_size >= flags.uncompressed_size) {
            break;
        }
    }

    // 释放资源
    free(input_buf);
    free(output_buf);
    lzma_end(&lzma_strm);
    fclose(input_file);

    printf("Done.\n");

    return 0;
}

这个例程通过LZMA SDK提供的API实现了7z文件的解压缩功能。在解压缩过程中，我们需要先读取7z头文件，然后逐个解压缩数据块。在解压缩数据块时，我们需要先读取数据块头信息，然后设置LZMA输入输出缓冲区，调用`lzma_code`函数解压缩数据，最后写入输出文件。在解压缩完成后，我们需要调用`lzma_end`函数释放资源。

注意：这个例程仅适用于对单个7z文件进行解压缩。如果需要解压缩多个7z文件，需要先读取7z头文件，然后逐个解压缩7z文件中的数据块。

yolov2 rknn推理

要进行Yolov2 RKNN推理，首先需要将Yolov2模型转换为RKNN模型。以下是将Yolov2模型转换为RKNN模型的步骤：

1. 首先，你需要准备Yolov2模型的权重文件和配置文件。这些文件包含了模型的结构和参数。

2. 接下来，你需要使用RKNN Toolkit将Yolov2模型转换为RKNN模型。RKNN Toolkit是一个用于将深度学习模型转换为嵌入式平台上可用的模型的工具。你可以通过以下步骤完成转换：

a. 安装RKNN Toolkit并准备RKNN模型转换所需的依赖项。

b. 使用RKNN Toolkit的转换功能，将Yolov2模型转换为RKNN模型。你可以使用RKNN Toolkit提供的命令行界面或API进行转换。例如，你可以使用以下命令将Yolov2模型转换为RKNN模型：

      rknn-toolkit --model yolov2.onnx --output yolov2.rknn --device rk1808 --target-sdk 1.2.0

这里，`--model`参数指定输入的Yolov2模型文件，`--output`参数指定输出的RKNN模型文件，`--device`参数指定目标设备，`--target-sdk`参数指定目标设备的SDK版本。

3. 完成转换后，你将得到一个RKNN模型文件（例如yolov2.rknn）。这个文件包含了转换后的模型结构和参数。

4. 最后，你可以使用RKNN SDK加载RKNN模型并进行推理。RKNN SDK提供了一组API，用于在嵌入式平台上进行推理。你可以通过以下步骤完成推理：

a. 准备输入数据。这可能包括图像、视频帧或其他需要进行目标检测的数据。

b. 初始化RKNN模型并加载模型文件。

c. 对输入数据进行预处理，将其转换为模型所需的格式。

d. 调用RKNN SDK的推理函数，对输入数据进行推理。

e. 获取推理结果，并进行后处理，例如绘制检测框、计算物体类别等。

通过以上步骤，你可以完成Yolov2模型在RKNN平台上的推理。请注意，具体的步骤可能会因为不同的工具和平台而有所差异，你需要根据实际情况进行调整和适配。

引用：
简略介绍Yolov5利用NMS过滤锚框的一种方法：计算IOU的值，若value≤NMS_THRESH，则保留锚框，反之去除。
使用yolov5提供的export.py函数导出yolov5.onnx模型 python export.py --weights yolov5s.pt --img-size 640 --include onnx --train。
模型及数据：ONNX_MODEL = 'yolov5s.onnx' RKNN_MODEL = 'yolov5s.rknn' IMG_PATH = './bus.jpg' DATASET = './dataset.txt'。