昇腾 Ascend 概念澄清 Host、Device、AI core、AI CPU、DVPP、AIPP、AscendCL、AscendC flyfish Ascend C开发算子，偏低。AscendCL开发应用，偏高。AI core、AI CPU、DVPP都属于计算资源。Ascend C开发的算子运行在AI Core上。AIPP用于在AI Core上完成图像预处理。 DVPP AI

应用开发深入讲解之AIPP AIPP(Artificial Intelligence Pre-Processing)人工智能预处理，在Al Core上完成数据预处理。 动态&静态 AIPP分为静态AIPP和动态AIPP两种，对比如下： 2.抠图&填充 AIPP改变图片尺寸需要遵守如下图中的顺序，即先Crop再Padding,每个操作仅能执行一次。 3.色域转换 在执行RGB-

目录 AIPP介绍图像处理顺序例子：YUV420SP_U8转BGR格式归一化配置对应公式crop及padding功能配置生效AIPP转换模板 AIPP介绍 华为的AIPP（AI Preprocessing）是一种面向AI应用的图像预处理技术，旨在提高AI应用的效率和精度。AIPP支持多种图像格式，包括RGB、YUV、BGR等，并提供了丰富的预处理选项，如色彩空间转换、缩放、裁剪、

一、参考资料 YOLOV3_coco_detection_dynamic_AIPP样例 ATC_yolov3_caffe_AE 在Atlas 200DK上体验DVPP（2）DVPP、AIPP和OM推理 二、关键步骤 2.1 下载源代码 官方：samples 博主：samples 2.2 下载预训练模型 wget https://modelzoo-train-atc.obs.cn-n

摘要：本文介绍了昇腾CANN提供的两种数据预处理的方式：DVPP和AIPP，介绍了两者的功能、差别及联系，并以具体代码示例介绍了如何使用DVPP和AIPP的功能。 本文分享自华为云社区《了解AscendCL数据预处理的两种方式：AIPP和DVPP》，作者：昇腾CANN。 数据预处理的典型使用场景 受网络结构和训练方式等因素的影响，绝大多数神经网络模型对输入数据都有格式上的限制。在计算机

01 数据预处理的典型使用场景 受网络结构和训练方式等因素的影响，绝大多数神经网络模型对输入数据都有格式上的限制。在计算机视觉领域，这个限制大多体现在图像的尺寸、色域、归一化参数等。如果源图或视频的尺寸、格式等与网络模型的要求不一致时，我们需要对其处理，使其符合模型的要求，这个操作，一般称之为数据预处理。 02 AIPP、DVPP，它们都能做什么 CANN提供了两套专门用于数据预

一、简介 CANN提供了AIPP和DVPP两种处理图像/视频数据的方式，AIPP和DVPP可以分开使用也可以组合使用，两者功能有部分重叠。 二、AIPP AIPP（Artificial Intelligence Pre-Processing）人工智能预处理，在AI Core上完成数据预处理，主要功能包括改变图像尺寸（抠图、填充等）、色域转换（转换图像格式）、减均值/乘系数（改变图像像素）等。