基于Atlas200DK部署yolov5（v6.0）

本文主要是介绍基于Atlas200DK部署yolov5（v6.0），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

Atlas200_YOLOv5_DVPP_AIPP

在Atlas200DK平台上基于DVPP和AIPP实现部署YOLOv5（v6.0）

· DVPP解码JPG，并Resize

· AIPP实现颜色转换：YUV420sp_U8 to RGB

效果：

前处理	推理	后处理
5.21ms	1.09ms	4.41ms

环境：

CANN版本：6.0.0.alpha003

OS版本：Ubuntu18.04

文件结构：

├─build

├─cvt_yolov5s

├─data

├─inc

├─model

├─res

└─src

使用：

1. 下载yolov5，并切换版本：

   git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
   git checkout v6.0
   pip install -r requirements.txt
   

2. 模型转换pt --> onnx：

   python export.py --include onnx --weights yolov5s.pt --img 640 --batch 1 --opset=11
   

3. 下载本代码：

   https://github.com/Felix-fz/Atlas200_YOLOv5_DVPP_AIPP.git
   

4. 模型转换onnx --> om:

   atc --mode=0 --model yolov5s.onnx --framework=5 --output=yolov5s_v6 --soc_version=Ascend310 --insert_op_conf=yuv420sp_aipp.cfg
   

将转换的.om模型放到model文件夹下

5. 编译运行

   ./build.sh
   

结果：

参考

https://github.com/lenLRX/Atlas_ACL_E2E_Demo/

https://github.com/zoufangyu1987/Atlas200DK_YOLO_V5_CPP_DVPP

这篇关于基于Atlas200DK部署yolov5（v6.0）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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