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yolov5在华为昇腾Atlas平台上的加速推理

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简介：
本文介绍了YOLOv5模型在华为昇腾Atlas平台上的优化与部署过程，详细阐述了如何实现高性能、低延迟的目标检测应用。 该资源为在华为昇腾Atlas设备上使用Ascend310芯片加速YOLOv5推理的C++后端开发示例。适用于希望在华为昇腾盒子上移植深度学习算法的C++开发者。 此资源包含完整代码、转好的离线模型文件以及测试结果图片。

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  • yolov5在华为昇腾Atlas平台上的加速推理
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    本文介绍了YOLOv5模型在华为昇腾Atlas平台上的优化与部署过程，详细阐述了如何实现高性能、低延迟的目标检测应用。 该资源为在华为昇腾Atlas设备上使用Ascend310芯片加速YOLOv5推理的C++后端开发示例。适用于希望在华为昇腾盒子上移植深度学习算法的C++开发者。 此资源包含完整代码、转好的离线模型文件以及测试结果图片。
     
  • Yolov8 在华为昇腾上的适配
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    本项目致力于将YOLOv8高性能物体检测模型移植并优化至华为昇腾AI处理器上，旨在充分发挥昇腾硬件加速能力，提升模型推理效率与部署灵活性。 在当前人工智能技术迅速发展的背景下，目标检测算法一直备受关注，而YOLOv8更是其中的佼佼者，凭借其卓越的精度与快速的检测速度赢得了众多开发者及研究团队的喜爱。华为昇腾作为业界领先的人工智能计算平台，具备强大的算力和高效的运算架构，为许多前沿算法的实际应用提供了理想的环境。 适配YOLOv8至华为昇腾平台不仅具有技术上的挑战性，还具有重要的实际意义。这一过程需要深入分析YOLOv8的源代码结构，并对每个模块及关键行进行详细解读；从数据加载、模型构建到推理计算和后处理等环节都需依据华为昇腾硬件特性和指令集规范做出细微调整与优化。 此外，在适配过程中，还需要将YOLOv8原有的模型权重转化为适合华为昇腾AI Core架构的形式。这一步骤旨在充分利用其在并行计算及张量加速方面的优势，使经过适配后的模型能够在昇腾硬件上高效运行，并全面释放其性能潜力，从而大幅提升目标检测效率。 这一系列优化工作将有助于推动安防监控、自动驾驶和工业质检等多个依赖于目标检测技术的领域的进步和发展。其中包括了将.pt格式转换为昇腾特有的.om格式：pt2om2.py脚本段落件以及用于推理的yolov8_om_infer.py代码。
     
  • 在Jetson平台上利用TensorRT加速Yolov5推理的两种方式
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    本文介绍了在NVIDIA Jetson平台中使用TensorRT加速YOLOv5模型推理性能的两种方法，旨在帮助开发者优化嵌入式设备上的实时目标检测应用。 由于大多数深度学习模型在嵌入式平台上的推理速度较慢，因此使用TensorRT来加速这些模型的推理过程。以YOLOv5为例，本段落介绍了两种方法将YOLOv5在PyTorch框架下训练出的权重转换为TensorRT的推理引擎，从而实现该模型在嵌入式设备上的部署与加速。实验平台包括Jetson Nano和Jetson TX2，结果显示加速效果显著。
     
  • 【华为云技术分享】【昇腾】【玩转Atlas200DK系列】在Atlas 200 DK上安装hiai和OpenCV库的Python版本
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    本教程深入讲解如何在华为Atlas 200 DK硬件平台上，进行HIAI及OpenCV Python库的安装配置，助力开发者轻松玩转AI边缘计算。 【摘要】在Atlas 200 DK开发板上安装Python的hiai库以及opencv Matrix已经支持了python接口，但需要自行安装python的hiai库。 确保你的开发板已连接网络，这一步对于后续软件更新和库文件下载至关重要。如果尚未联网，请按照华为云社区提供的教程进行配置（具体步骤请参考相关文档）。 接下来，在开发板上配置ARM架构的源代码仓库以提高下载速度及稳定性： ```bash deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu-ports xenial main multiverse restricted universe deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu-ports xenial-backports main multiverse restricted universe deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu-ports xenial-proposed main multiverse restricted universe deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu-ports xenial-security main multiverse restricted universe deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu-ports xenial-updates main multiverse restricted universe ``` 或者使用清华大学的镜像源： ```bash deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports xenial main multiverse restricted universe deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports xenial-security main multiverse restricted universe deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports xenial-updates main multiverse restricted universe deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports xenial-backports main multiverse restricted universe ``` 配置完成后，使用以下命令更新软件包列表： ```bash sudo apt-get update ``` 安装Python的hiai库。由于这个库可能并未预装，我们需要手动执行如下命令进行安装： ```bash pip install hiai ``` 对于OpenCV库的安装，在终端中先运行这些依赖项的安装命令: ```bash sudo apt-get install -y build-essential libgtk-3-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev sudo apt-get install -y libxvidcore-dev libx264-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff5-dev gfortran ``` 安装OpenCV库： ```bash pip install opencv-python ``` 至此，你已经在Atlas 200 DK开发板上成功安装了Python的hiai和opencv库。现在你可以利用这些库进行AI模型的开发及计算机视觉应用。 华为昇腾系列硬件平台结合华为云服务为开发者提供了强大的计算能力和便捷的环境支持。通过使用以上介绍的方法，可以更高效地实现模型训练、推理与部署任务，推动人工智能应用的发展。在实际项目中还可以进一步优化流程并提升效率。
     
  • 华为昇腾Atlas 200L DK A2开发板上转换和运行YOLOv8模型的代码与教程
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    本资源提供华为昇腾Atlas 200L DK A2开发板上针对YOLOv8模型的详细代码及操作指南，帮助开发者快速实现目标检测应用。 其中包括：嵌入式AI---将YOLOv8模型转化为华为昇腾om模型的教程文件及相关代码文件；执行YOLOv8模型图片视频推理的代码；执行YOLOv5模型图片视频推理的代码；示例YOLOv8的.om模型及相关的执行结果。
     
  • 2025年华为：DeepSeek V3-R1（基于华为昇腾）方案.pdf
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    本PDF文档深入探讨了华为在2025年的技术发展蓝图，重点介绍了基于华为昇腾的人工智能解决方案DeepSeek V3-R1，展示了其在AI领域的最新进展与应用。 2025华为：基于华为昇腾的DeepSeek V3-R1方案（共33页） 1. DeepSeek背景介绍 2. DeepSeek V3R1创新点 3. 基于昇腾的DeepSeek V3R1方案 4. DeepSeek V3R1对产业的影响
     
  • HUAWEI（华为）Atlas 200 DK环境配置与网络设置，快速上手例程及强化学习实例——昇腾代码库在MobaXterm中的应用
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    本教程详细介绍如何在MobaXterm环境中为华为Atlas 200 DK设备配置开发环境，并提供网络设置指导、快速入门示例以及基于昇腾代码库的强化学习案例。 本段落主要介绍HUAWEI（华为） Atlas 200 DK的环境配置方法、网络配置以及例程速跑等内容，并提供强化学习示例。内容涵盖基本配置步骤，昇腾代码仓使用示例及MobaXterm软件的相关操作说明。 前言： 1. 文章参考了Atlas 200 DK开发者套件官方文档等资料。 2. 在官方环境部署的基础上简化有读卡器情形下的制卡过程，以便于快速部署。 3. 按照学习者的视角进行每一步的操作解读，并着重介绍了终端工具MobaXterm的使用方法。此软件便于文件管理和传输，适合初学者使用。 4. 本段落作为学习笔记及说明书类资料提供给读者参考。
     
  • 在Atlas上使用Yolov5（源码）
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    本项目介绍如何在Atlas平台上部署并运行基于PyTorch的YOLOv5目标检测模型。通过详细代码示例和步骤说明，帮助开发者快速掌握YOLOv5的实现与优化技巧。 测试用例选自Atlas官方样本, 源模型为Yolov5s。 视频规格：1920*1080@30fps 时长: 8秒 介绍： 记录Yolov5在Atlas上的使用情况。 基础性能参数如下： - AI算力：8 TOPS INT8，4 TFLOPS FP16 - 内存：LPDDR4X 4GB（支持ECC） - CPU算力：4核心 * 1.0 GHz 编解码能力说明： - 支持H.264和H.265硬件解码，最多可同时处理20路1080P、30FPS视频或两路4K、75FPS的流媒体。 - JPEG格式的图像最大支持每秒512帧（分辨率：1080P）的解码速度；编码方面则为每秒256帧，同样在1080P分辨率下。 - 最大处理分辨率为 16384 x 16384。 以上就是关于Yolov5模型在Atlas平台上使用的相关性能参数介绍。
     
  • 腾云推(TPush)平台
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    腾云推(TPush)平台是一款由腾讯公司打造的专业消息推送服务工具，为企业及开发者提供高效、稳定的移动应用消息解决方案。 在应用开发过程中，开发者经常会遇到消息推送的需求。特别是对于Android系统而言，由于其本身并没有内置的消息推送机制，因此通常会采用基于XMPP协议的解决方案来实现这一功能。然而，这种方案往往较为复杂且繁琐。为此，在云端部署一种封装好的推送服务变得越来越流行和必要。
     
  • 在海思35xx平台上使用nnie加速引擎进行Yolov3模型推理
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    本项目介绍如何在海思35xx平台中利用NNIE加速引擎优化部署YOLOv3目标检测模型，提升其推理效率。 本课程内容分为五个部分：第一部分涵盖海思35xx SDK资料的整理以及SVP相关文档的详细介绍；第二部分涉及将darknet框架训练出的yolov3模型转换为caffemodel的过程；第三部分介绍RuyiStudio工具的安装和使用方法；第四部分讲解在Windows系统上仿真代码运行及其分析；第五部分则是在开发板上执行sample代码并进行相应代码分析。 本课程的特点如下： 1. 不仅仅是简单的知识传授，更注重解释背后的原理。 2. 实用性强。目标检测算法是计算机视觉中的基本任务之一，而YOLOv3因其在速度、准确度以及易用性之间的良好平衡，在工业界中仍被广泛应用，并且目前依然是最优秀的算法模型之一。