【昇腾】ModelArts与Atlas 200 DK云端协同开发——行人检测Demo(完整版)
摘要: 本文主要为大家展示如何基于ModelArts与Atlas 200 DK 端云协同开发的行人检测Demo实现过程。 基于开源数据集,使用ModelArts训练行人检测模型,在本地MindStudio完成模型转换,最终部署到Atlas 200 DK,从数据集到最终部署的端到端开发实践技能。开发技能的流程如图所示: 图片来自博客五讲四美好少年 环境准备: 基于Linux Ubuntu 16.04.3 LTS的虚拟机 Atlas 200 DK 前情提要: 行人检测使用ModelArts的yolo3_resnet18算法,此算法有预置算法和AI市场的版本,共三种,应该都可以用,这里使用的是预置算法版本。 模型训练(可选): 数据集使用的是VOC2007中的Person类别,使用ModelArts创建数据集,并筛选出Person部分,因在OBS中,不太方便下载下来(根据下载文件个数要付费,省点钱吧),可根据自己的数据集训练,注意数据集格式要为VOC2007的格式,即图片 + .xml标注,详情可参见ModelArts关于数据集部分文档。从数据及创建到整体训练最终得到.pb模型, 请参见博客相关指导 。 部署: 完整的Demo放在了百度网盘中,下载链接如下,下载完成后,上传到Atlas 200 DK 上执行运行main.py即可。 链接: https:// pan.baidu.com/s