YOLOv5 训练并部署到 青云1000
⚠️ 这只是初步的展示性质文档，更加详细的操作流程与步骤会在测试后发布。
准备数据集（PC）
- 在个人电脑（PC）端准备
- 待标注的图片，放置于全英文路径下
- AI辅助标注工具：X-Anylabeling
昇腾模型适配工具（PC）
- 在个人电脑（PC）端安装
- 安装文档
- 训练目标检测模型
安装CANN环境（青云）
CANN介绍
- CANN（Compute Architecture for Neural Networks）是华为针对AI场景推出的异构计算架构
- 用户在程序中调用CANN提供的接口（或包装后的接口），可以让程序利用昇腾NPU的算力进行计算
- 地位类似于NVIDIA CUDA
CANN安装
- 在青云1000端安装
- 需要
Python 3.7.5（已安装） - 确定要安装的CANN版本（已测试
CANN 6.0.0.alpha003）- CANN与青云固件版本应当匹配
- 如
固件 1.0.13.alpha对应CANN 6.0.0.alpha003
- CANN安装包下载
- CANN安装
部署YOLO模型（青云）
环境需求
- 在青云1000端部署
- CANN环境（已测试
CANN 6.0.0.alpha003） Python 3.7.5- ais_bench推理工具（Python包）
部署与推理
- 部署文档
- 【大坑】青云1000的昇腾芯片型号应该为
Ascend310（不带任何后缀），在模型转换时需要修改配置文件中的SOC型号与atc.sh模型转换脚本
