Cmake与SS928 SDK结合实现Yolov5目标检测和NCNN前处理后处理

资源摘要信息:"本资源包含了基于CMake和SS928 SDK demo代码构建的Yolov5目标检测程序源代码。Yolov5是一种高效的目标检测算法，其具有速度快、准确率高的特点。SS928 SDK是一个高性能、低功耗的AI计算平台，提供了丰富的AI算子和接口。在这个项目中，我们利用SS928 SDK的AI算子和接口，结合Yolov5目标检测算法，开发了一款高效的目标检测程序。此外，我们还使用NCNN代码对jpeg图片进行前处理和后处理。NCNN是一个轻量级的深度神经网络推理框架，具有高效、灵活的特点。在本项目中，我们利用NCNN代码对jpeg图片进行前处理，将图片转换为Yolov5模型可以处理的格式，然后将模型的输出进行后处理，转换为人们可以理解的目标检测结果。此外，本资源还提供了atc开发环境搭建流程和onnx模型转换为om的整个流程。atc是华为推出的AI计算库，可以将深度学习模型转换为高效的可执行文件。onnx是一个开放的模型表示标准，可以表示训练好的深度学习模型。om是atc输出的可执行文件格式，可以在SS928 SDK上运行。通过本项目的开发环境搭建和模型转换流程，用户可以轻松地将onnx模型转换为om格式，在SS928 SDK上进行目标检测。" 知识点一：CMake CMake是一个跨平台的自动化构建系统，它使用一个名为CMakeLists.txt的文件来控制软件的编译过程。在本项目中，CMake用于定义Yolov5目标检测程序的构建规则，通过CMakeLists.txt文件，开发者可以轻松地在不同平台上编译和运行项目。CMake通过调用底层的编译器来构建C++代码，是构建复杂项目，尤其是涉及多个源文件和库文件的项目的首选工具。 知识点二：SS928 SDK SS928 SDK是一种为特定硬件平台提供的软件开发包，它封装了硬件平台的底层细节，提供了一系列的API接口和AI算子供开发者使用。在本项目中，SS928 SDK提供了执行深度学习模型所需的硬件加速功能，并且提供了专门针对目标检测的优化接口。开发者可以借助SS928 SDK提供的工具链快速开发AI应用。 知识点三：Yolov5目标检测算法 Yolov5是一种流行的目标检测算法，它在实时性和准确性方面具有出色的表现。Yolov5的模型结构紧凑，计算量相对较小，非常适合作为移动设备或嵌入式设备上的目标检测模型。该算法通过将目标检测任务划分为多个不同尺度的网格，并对每个网格进行分类和边界框回归，实现快速检测多个目标。 知识点四：NCNN NCNN是一个为移动端优化的深度学习推理框架，它专为手机和其他性能受限的设备设计。NCNN对神经网络模型的性能进行了优化，可以实现高性能的运行速度。在本项目中，NCNN用于处理jpeg图片，包括对图片进行解码、缩放、归一化等预处理操作，以及将模型输出的目标检测框进行后处理，转换为直观的图像标注。 知识点五：atc开发环境搭建 atc是华为推出的AI编译器，用于将训练好的深度学习模型转换成可部署的高效执行文件。在本项目中，atc用于将onnx模型转换为华为Ascend AI处理器支持的om格式，使得模型能够在SS928 SDK上运行。搭建atc开发环境涉及配置编译器和相关的依赖库，确保开发者的环境中能够进行模型的编译和优化。 知识点六：onnx模型转换 ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开放的模型格式标准，用于表示训练好的深度学习模型。它允许模型在不同的深度学习框架之间迁移，从而可以将模型从一个框架转换为另一个框架支持的格式。在本项目中，将onnx格式的模型通过atc转换为om格式，目的是为了让模型能够在SS928 SDK上进行高效的目标检测计算。 知识点七：jpeg图片前处理和后处理 jpeg是目前最为流行的图像压缩标准之一，广泛用于存储和传输图像。在目标检测任务中，对输入的jpeg图片进行适当的前处理是必要的步骤，比如图像的解码、缩放、裁剪以及归一化等操作，以便图像数据能被深度学习模型所接受。同样，模型输出的结果也需要经过后处理步骤，比如非极大值抑制（NMS），以得到最终的目标检测框、类别和置信度等结果。这些步骤通常需要精心设计以确保最终结果的准确性和可靠性。