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此链接提供PixelLink TensorFlow模型在NPU上离线推理的脚本和方法
此案例仅为您学习Ascend软件栈提供参考,不用于商业目的。
在开始之前,请注意以下适配条件。如果不匹配,可能导致运行失败。
Conditions | Need |
---|---|
CANN版本 | >=5.0.3 |
芯片平台 | Ascend310/Ascend310P3 |
第三方依赖 | 请参考 'requirements.txt' |
此案例仅为您学习Ascend软件栈提供参考,不用于商业目的。
在开始之前,请注意以下适配条件。如果不匹配,可能导致运行失败。
Conditions | Need |
---|---|
CANN版本 | >=5.0.3 |
芯片平台 | Ascend310/Ascend310P3 |
第三方依赖 | 请参考 'requirements.txt' |
git clone https://gitee.com/ascend/ModelZoo-TensorFlow.git
cd Modelzoo-TensorFlow/ACL_TensorFlow/built-in/cv/PixelLink_for_ACL
请自行下载Icdar2015测试数据集(包含500张图片)
将图片放到 'scripts/ch4_test_images'目录下
图片预处理:
cd scripts
mkdir input_bins
python3 pixellink_preprocessing.py ./ch4_test_images/ ./input_bins/
jpeg图片将被预处理为bin文件
Pb模型转换为om模型
环境变量设置
请参考说明,设置环境变量
Pb模型转换为om模型
atc --model=pixellink_tf.pb --framework=3 --output=pixellink_tf_1batch --output_type=FP32 --soc_version=Ascend310 --input_shape="input:1,768,1280,3" --insert_op_conf=pixellink_tf_aipp.json --log=info
编译程序
bash build.sh
开始运行:
cd scripts
bash benchmark_tf.sh
本结果是通过运行上面适配的推理脚本获得的。要获得相同的结果,请按照《快速指南》中的步骤操作。
model | data | Hmean |
---|---|---|
offline Inference | 500 images | 82.4% |
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