Atlas 200I DK A2 体验：YOLOV7 多输入样例部署

Atlas 200I DK A2 体验部署样例 sampleYOLOV7MultiInput 这篇文章主要介绍了 Atlas 200I DK A2 体验部署样例 sampleYOLOV7MultiInput，这是一个基于多路、多线程方案实现的高性能案例，使用 YOLOV7 模型对输入数据进行预测推理，推理检测出图片/视频中所有可检测物体，并将推理结果打印到输出上。 Atlas 200I DK A2 体验部署样例 sampleYOLOV7MultiInput 是一个基于 AscendCL 编程接口的样例，使用社区提供的样例进行实操。开发者可以通过 shell 脚本直接查看环境变量是否设置成功。 该样例的功能是使用 YOLOV7 模型对输入数据进行预测推理，推理检测出图片/视频中所有可检测物体，并将推理结果打印到输出上。输入可以是原始图片 jpg 文件、视频 mp4 文件、视频 h26X 文件或 rtsp 视频流。输出可以是带推理结果的图片、带推理结果的视频文件、rtsp 视频流展示、cv::imshow 窗口展示或打屏显示。 样例的流程图如下所示： 1. 管理线程：将线程和队列打包在一起，并完成进程创建、消息队列创建、消息发送和消息接收守护。 2. 数据输入线程：对输入图片或视频进行解码。 3. 数据预处理线程：对数据输入线程传过来的 YUV 图片进行处理（resize 等操作）。 4. 推理线程：使用 YOLOV7 模型进行推理。 5. 数据后处理线程：分析推理结果，输出框点及标签信息。 6. 数据输出线程：将框点及标签信息标识到输出数据上。 实验设备包括： * 软件部署的 host 侧（用 CPU） * 推理芯片，进行模型推理（用 NPU） 开发方式包括： * 其他 开发资源包括： * 样例：https://gitee.com/ascend/samples/tr Atlas 200I DK A2 体验部署样例 sampleYOLOV7MultiInput 是一个功能强大且灵活的开发板，提供了详细的开发者套件文档和 3D 结构分解等外观呈现方式。开发者可以通过 shell 脚本直接查看环境变量是否设置成功，并且可以使用双网口设置，实现更加方便的开发。