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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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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 【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。
     
  • 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。
     
  • 昇腾PyTorch模型转换.pptx
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    本PPT介绍如何将基于PyTorch框架开发的深度学习模型迁移到华为昇腾平台上运行，涵盖转换工具使用、性能优化等关键步骤。 AI模型迁移场景：将模型从GPU硬件环境迁移到昇腾NPU硬件环境，并且把其他AI框架（例如TensorFlow、PyTorch等）的模型和脚本迁移到华为MindSpore框架，包括迁移评估、网络脚本分析、迁移适配以及精度性能调优的技术支持。 根据给定文件的信息，我们可以提炼出以下几个重要的知识点： ### 1. AI模型迁移的基本概念与应用场景 - **定义**：AI模型迁移是指将一个已经训练好的人工智能模型从一种硬件环境或者软件框架转移到另一种环境中去的过程。 - **应用场景**： - 将模型从GPU硬件迁移到昇腾NPU硬件环境。 - 将其他AI框架（如TensorFlow、PyTorch等）的模型和脚本迁移到华为MindSpore。 ### 2. 昇腾NPU硬件环境简介 昇腾NPU是华为推出的一种高性能的人工智能处理器，旨在提供强大的计算能力，支持大规模的人工智能应用部署。通过将AI模型迁移到昇腾NPU硬件环境，可以实现更快的计算速度和更高的能效比。 ### 3. PyTorch到昇腾NPU的迁移步骤 #### 3.1 迁移前的准备工作 - **模型选择**：确定需要迁移的具体模型及其来源。 - **移植评估**：基于硬件兼容性、复杂度等因素，对模型进行可行性分析。 - **环境准备**：搭建昇腾NPU开发环境，并安装必要的软件库和工具链。 #### 3.2 模型迁移 - **代码调整**：根据昇腾NPU的特点，修改原有的PyTorch代码以确保其能够在新的平台上运行。 - **模型训练**：在昇腾NPU上重新进行模型的训练工作，保证新环境下正常运作。 #### 3.3 性能优化与精度验证 - **性能调优**：利用工具分析瓶颈，并根据需要对系统进行调整和改进。 - **精度验证**：通过对比原模型和迁移后模型的结果来确认两者之间的准确性是否一致。 ### 4. PyTorch到MindSpore框架的迁移 #### 4.1 基础概念 - **MindSpore概述**：华为开发的一种全场景AI计算平台，支持端、边、云等多设备协同。 - **迁移优势**：相较于其他框架，在昇腾NPU上的表现更佳。 #### 4.2 迁移步骤 - **模型转换**：使用工具将PyTorch格式的模型转化为MindSpore兼容的形式。 - **代码适配**：根据需要调整原有的代码以符合新的API规范。 - **性能与精度验证**：确保迁移后的模型在新环境下的运行效率和准确性。 ### 5. 典型应用案例 - **案例一**：将基于PyTorch的图像分类算法迁移到昇腾NPU，显著提升了计算速度。 - **案例二**：成功地把自然语言处理任务中的BERT模型从PyTorch迁移至MindSpore框架上，并且保持了相同的精度水平。 ### 结论 通过对昇腾平台下PyTorch模型迁移的探讨，我们不仅了解到了相关概念和应用场景还掌握了具体的实施方法和技术细节。华为提供的昇腾NPU及MindSpore作为先进的计算解决方案，在支持AI模型迁移方面展示了独特的优势。随着技术的发展和完善，这些工具在人工智能领域的应用将会越来越广泛。 通过上述分析可以看出，PyTorch到昇腾NPU或MindSpore的迁移涉及到了多个方面的技术和实践操作，包括但不限于选择合适的模型、搭建环境、调整代码以及性能优化等环节。对于希望将已有模型迁移到新的框架下的研究人员和开发人员来说，了解这些知识是非常重要的。
     
  • 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。
     
  • 将Yolov8模型转换为RKNN的FP16模型的代码
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    本代码实现将YOLOv8模型高效地转化为RKNN平台下的FP16精度模型，适用于嵌入式设备部署，优化了计算资源利用与推理速度。 深度学习和嵌入式开发板领域的专业人士通常需要具备扎实的理论基础和技术实践能力。他们负责设计、实现以及优化基于深度学习算法的应用程序，并在各种硬件平台上进行部署，包括但不限于常见的嵌入式系统。这些专家还需要不断跟踪最新的技术发展动态，以便将最前沿的技术应用到实际项目中去。 此外，在处理与开发板相关的任务时，他们会遇到一系列挑战，如选择合适的处理器架构、内存管理以及如何高效地利用有限的计算资源等。因此，这类工程师不仅要精通编程语言和深度学习框架，还需要对硬件有深入的理解，并能够灵活运用各种工具来解决实际问题。
     
  • 将Yolov8模型转换为RKNN的FP16模型的代码
    优质
    本项目提供了一套详细的教程和代码示例，用于将YOLOv8模型高效地转换成适用于Rockchip平台的RKNN FP16格式，优化了推理性能。 深度学习与嵌入式开发板的领域涉及许多复杂的技术挑战和技术细节。相关领域的专业人员需要具备深厚的理论基础以及丰富的实践经验，以便能够有效地解决这些问题并推动技术的发展。这些专业人士通常会关注最新的研究动态，并积极尝试将新的算法和方法应用于实际项目中以提高效率和性能。 在嵌入式开发板的应用方面，深度学习提供了前所未有的机会来优化硬件资源的使用、提升设备的工作效能以及增强各种应用场景下的用户体验。例如，在智能家居系统中，通过利用神经网络模型可以实现更加智能且个性化的控制策略；而在工业自动化领域，则可以通过部署复杂的数据分析框架来实现对生产流程的有效监控与管理。 总之，无论是在理论研究还是实际应用层面，深度学习和嵌入式开发板的结合都展现出了巨大的潜力和发展前景。
     
  • 使用YOLOv8训练自定义数据集及利用NVIDIA TensorRT与华为昇腾进行端到端模型加速的项目代码.zip
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    本项目提供使用YOLOv8对自定义数据集进行训练的代码，同时包含将训练好的模型通过NVIDIA TensorRT和华为昇腾技术进行优化加速的端到端解决方案。 Ultralytics公司提供了YOLOv8的训练方法，可以使用自己的数据集，并且基于NVIDIA TensorRT和华为昇腾进行端到端模型加速项目代码开发。
     
  • 华为Atlas 200 模型演示程序
    优质
    华为Atlas 200模型演示程序是一款专为边缘计算设计的应用软件，展示华为在人工智能领域的技术实力。它通过直观的界面和功能丰富的示例代码，帮助开发者快速上手并实现AI应用部署。 基于Yolov3/5的模型可以将视频流转为图片，并进行AI推理。