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sample

介绍

Ascend sample，请根据自己的需要进入对应文件夹获取应用，或者点击下面的说明链接选择需要的应用。

贡献要求

开发者提交的样例包括源码、readme、参考模型license文件、编译部署脚本（可选）、测试用例和readme，并遵循以下标准

源码

样例实现的C++代码或者python代码

readme

readme用于指导用户理解和部署样例，要包含如下内容：

简介：

案例的原理，包括网络结构和应用框架图；
样例代码架构和实现流程说明；

关键要求：

模型的出处、对数据的要求、免责声明等；
模型转换方法、步骤和关键参数说明；
模型转换得到的离线模型对输入数据的要求；
案例编译运行方法；
应用部署环境配置，包括环境变量设置，依赖的第三方软件包和库，以及安装方法；
应用推理精度和性能要求：尽量达到原始模型水平。

建议：

该案例可优化点（可选）。

license文件

sample仓使用Apache License 2.0，如项目中未引用其他开源项目则不需要单独提供license，如引用了非Apache License 2.0的项目，请在代码中提供对应license。

代码编译脚本

如果工程需要命令行编译，则需要提供编译脚本，并且运行正确

样例部署和运行脚本

如果工程需要命令行部署，则需要提供部署脚本，并且运行正确

测试用例和测试用例readme

提供测试用例和readme

编程规范

规范标准

C++代码遵循google编程规范：Google C++ Coding Guidelines；单元测测试遵循规范： Googletest Primer。
Python代码遵循PEP8规范：Python PEP 8 Coding Style；单元测试遵循规范： pytest

规范备注

优先使用string类型，避免使用char*；
禁止使用printf，一律使用cout；
内存管理尽量使用智能指针；
不准在函数里调用exit；
禁止使用IDE等工具自动生成代码；
控制第三方库依赖，如果引入第三方依赖，则需要提供第三方依赖安装和使用指导书；
一律使用英文注释，注释率30%--40%，鼓励自注释；
函数头必须有注释，说明函数作用，入参、出参；
统一错误码，通过错误码可以确认那个分支返回错误；
禁止出现打印一堆无影响的错误级别的日志；

Sample介绍

common：sample运行依赖的第三方依赖及环境安装指导文档文件夹

install_opencv：opencv安装说明。

install_presenteragent：presenteragent安装说明。

install_python3env：python3环境安装说明。

classification：基于googlenet的分类应用，输入为图片，输出为图片。

for_atlas200dk_1.7x.0.0_c++：该分支是运行在200DK上基于1.7x.0.0版本的C++样例。使用opencv对图像进行预处理，对预处理后的图像中的物体进行分类，最后通过opencv进行相应后处理。

for_atlas300_1.7x.0.0_c++：该分支是运行在ai1环境上基于1.7x.0.0版本的C++样例。使用opencv对图像进行预处理，对预处理后的图像中的物体进行分类，最后通过opencv进行相应后处理。

classification_dynamicbatch ：基于googlenet的分类应用，模型推理时调用AscendCL提供的接口设置模型推理时需使用的Batch数。输入为bin文件，输出为打印结果。

for_atlas200dk_1.7x.0.0_c++：该分支是运行在200DK上基于1.7x.0.0版本的C++样例。使用ifstream读取已对图像做好预处理的bin文件，在模型推理时，需调用AscendCL提供的接口设置模型推理时需使用的Batch数。对预处理后的文件进行推理，最后将推理结果打印屏幕上。

for_atlas300_1.7x.0.0_c++：该分支是运行在ai1环境上基于1.7x.0.0版本的C++样例。使用ifstream读取已对图像做好预处理的bin文件，在模型推理时，需调用AscendCL提供的接口设置模型推理时需使用的Batch数。对预处理后的文件进行推理，最后将推理结果打印屏幕上。

classification_multibatch ：基于googlenet的分类应用。等输入数据满足多Batch的要求，申请Device上的内存存放多Batch的数据作为模型推理的输入。输入为bin文件，输出为打印结果。

for_atlas200dk_1.7x.0.0_c++：该分支是运行在200DK上基于1.7x.0.0版本的C++样例。使用ifstream读取已对图像做好预处理的bin文件，等输入数据满足多Batch的要求，申请Device上的内存存放多Batch的数据，对预处理后的文件进行推理，最后将推理结果打印屏幕上。

for_atlas300_1.7x.0.0_c++：该分支是运行在ai1环境上基于1.7x.0.0版本的C++样例。使用ifstream读取已对图像做好预处理的bin文件，等输入数据满足多Batch的要求，申请Device上的内存存放多Batch的数据，对预处理后的文件进行推理，最后将推理结果打印屏幕上。

classification_video：基于googlenet的分类应用，输入为视频，输出为视频。

for_atlas200dk_1.7x.0.0_c++：该分支是运行在200DK上基于1.7x.0.0版本的C++样例。使用opencv对视频帧进行预处理，对预处理后的视频帧中的物体进行分类，最后通过opencv进行相应后处理。

for_atlas300_1.7x.0.0_c++：该分支是运行在ai1环境上基于1.7x.0.0版本的C++样例。使用opencv对视频帧进行预处理，对预处理后的视频帧中的物体进行分类，最后通过opencv进行相应后处理。

colorization：基于alexnet的黑白图像上色应用，输入为图片，输出为图片。

for_atlas200dk_1.7x.0.0_c++：该分支是运行在200DK上基于1.7x.0.0版本的C++样例。使用opencv对图像进行预处理，对预处理后的图像进行色彩通道预测，最后通过opencv进行相应后处理。

for_atlas300_1.7x.0.0_c++：该分支是运行在ai1环境上基于1.7x.0.0版本的C++样例。使用opencv对图像进行预处理，对预处理后的图像进行色彩通道预测，最后通过opencv进行相应后处理。

colorization_video：基于alexnet的黑白图像上色应用，输入为视频，输出为视频。

for_atlas200dk_1.7x.0.0_c++：该分支是运行在200DK上基于1.7x.0.0版本的C++样例。使用opencv对视频帧进行预处理，对预处理后的视频帧进行色彩通道预测，最后通过opencv进行相应后处理。

for_atlas300_1.7x.0.0_c++：该分支是运行在ai1环境上基于1.7x.0.0版本的C++样例。使用opencv对视频帧进行预处理，对预处理后的视频帧进行色彩通道预测，最后通过opencv进行相应后处理。

objectdetection：基于yolov3的目标检测应用，输入为图片，输出为图片。

for_atlas200dk_1.7x.0.0_c++：该分支是运行在200DK上基于1.7x.0.0版本的C++样例。使用dvpp对图像进行预处理，对预处理后的图像中的物体进行目标检测，最后通过opencv进行相应后处理。

for_atlas300_1.7x.0.0_c++：该分支是运行在ai1环境上基于1.7x.0.0版本的C++样例。使用dvpp对图像进行预处理，对预处理后的图像中的物体进行目标检测，最后通过opencv进行相应后处理。

objectdetection_dynamic_aipp：基于yolov3的目标检测应用，输入为图片，输出为图片。

for_atlas200dk_1.7x.0.0_c++：该分支是运行在200DK上基于1.7x.0.0版本的C++样例。使用opencv对图像进行预处理，在模型推理时，需调用AscendCL提供的接口设置模型推理时需使用的AIPP配置，再对预处理后的图像中的物体进行目标检测，最后通过opencv进行相应后处理。

for_atlas300_1.7x.0.0_c++：该分支是运行在ai1环境上基于1.7x.0.0版本的C++样例。使用opencv对图像进行预处理，在模型推理时，需调用AscendCL提供的接口设置模型推理时需使用的AIPP配置，再对预处理后的图像中的物体进行目标检测，最后通过opencv进行相应后处理。

objectdetection_cvwithaipp：基于vgg_ssd的目标检测应用，使用opencv为输入图像数据进行预处理并在模型转换时开启AIPP功能。输入为图片，输出为图片。

for_atlas200dk_1.7x.0.0_c++：该分支是运行在200DK上基于1.7x.0.0版本的C++样例。使用opencv为输入图像数据进行预处理，并在模型转换时开启AIPP功能，实现目标检测的功能。

for_atlas300_1.7x.0.0_c++：该分支是运行在ai1环境上基于1.7x.0.0版本的C++样例。使用opencv为输入图像数据进行预处理，并在模型转换时开启AIPP功能，实现目标检测的功能。

objectdetection_cvwithoutaipp：基于vgg_ssd的目标检测应用，使用opencv为输入图像数据进行预处理并在模型转换时关闭AIPP功能。输入为图片，输出为图片。

for_atlas200dk_1.7x.0.0_c++：该分支是运行在200DK上基于1.7x.0.0版本的C++样例。使用opencv为输入图像数据进行预处理，并在模型转换时关闭AIPP功能，实现目标检测的功能。

for_atlas300_1.7x.0.0_c++：该分支是运行在ai1环境上基于1.7x.0.0版本的C++样例。使用opencv为输入图像数据进行预处理，并在模型转换时关闭AIPP功能，实现目标检测的功能。

objectdetection_dvppwithaipp：基于vgg_ssd的目标检测应用，使用dvpp对输入图像数据进行预处理并在模型转换时开启AIPP功能。输入为图片，输出为图片。

for_atlas200dk_1.7x.0.0_c++：该分支是运行在200DK上基于1.7x.0.0版本的C++样例。使用dvpp对输入图像数据进行预处理，并在模型转换时开启AIPP功能，实现目标检测的功能。

for_atlas300_1.7x.0.0_c++：该分支是运行在ai1环境上基于1.7x.0.0版本的C++样例。使用dvpp对输入图像数据进行预处理，并在模型转换时开启AIPP功能，实现目标检测的功能。

objectdetection_video：基于yolov3的目标检测应用，输入为视频，输出为视频。

for_atlas200dk_1.7x.0.0_c++：该分支是运行在200DK上基于1.7x.0.0版本的C++样例。使用opencv对视频帧进行预处理，对预处理后的视频帧中的物体进行目标检测，最后通过opencv进行相应后处理。

for_atlas300_1.7x.0.0_c++：该分支是运行在ai1环境上基于1.7x.0.0版本的C++样例。使用opencv对视频帧进行预处理，对预处理后的视频帧中的物体进行目标检测，最后通过opencv进行相应后处理。

facedetection：基于caffe-ssd的人脸检测应用，输入为树莓派摄像头，输出为视频。

for_atlas200dk_1.7x.0.0_c++：该分支是运行在200DK上基于1.7x.0.0版本的C++样例。使用dvpp对视频帧进行预处理，对预处理后的视频帧进行人脸检测，最后进行相应后处理。

mark_detection：基于yolov3的口罩识别应用，输入为图片，输出为图片。

for_atlas200dk_1.3x.0.0_python：该分支是运行在200DK上基于1.3x.0.0版本的python样例。使用opencv对图像进行预处理，对预处理后的图像进行口罩识别，最后通过opencv进行相应后处理。

mark_detection_video：基于yolov3的口罩识别应用，输入为视频，输出为视频。

for_atlas200dk_1.3x.0.0_c++：该分支是运行在200DK上基于1.3x.0.0版本的C++样例。使用dvpp对视频帧进行预处理，对预处理后的视频帧进行口罩识别，最后进行相应后处理。

for_atlas200dk_1.3x.0.0_python：该分支是运行在200DK上基于1.3x.0.0版本的python样例。使用opencv对视频帧进行预处理，对预处理后的视频帧进行口罩识别，最后进行相应后处理。

wav2word：基于test_model.pb的语言转换文字应用，输入为语音，输出为文本。

for_atlas200dk_1.7x.0.0_c++：该分支是运行在200DK上基于1.7x.0.0版本的C++样例。使用python wave库对音频文件进行特征提取，提取200维的音频特征进行计算输入，之后进行语音信号的预处理分帧，加窗，傅里叶变换等进行预处理，对预处理后语音转换成相应文字，最后通过调用Keras附带的CTC_decode函数库进行解码进行相应后处理。

for_atlas300_1.7x.0.0_c++：该分支是运行在ai1环境上基于1.7x.0.0版本的C++样例。使用python wave库对音频文件进行特征提取，提取200维的音频特征进行计算输入，之后进行语音信号的预处理分帧，加窗，傅里叶变换等对语音进行预处理，对预处理后语音转换成相应文字，最后通过调用Keras附带的CTC_decode函数库进行解码进行相应后处理。

hardware-peripheral：基于Atlas200DK的各硬件接口使用样例，详细介绍了gpio、i2c、uart使用说明。

for_atlas200dk_1.7x.0.0_c++：本仓包含Atlas200DK各硬件接口的使用样例，各文件夹对应不同硬件设备的样例，以供用户参考。

dvpp_samples：Atlas200DK和Atlas300支持的媒体数据处理功能。

for_atlas200dk_1.7x.0.0_c++：详细介绍了Atlas200dk中venc的功能及约束说明。

for_atlas300_1.7x.0.0_c++：详细介绍了Atlas300dk中crop、cropandpaste、jpegd、jpege、resize、vdec的功能及约束说明。

Ascend/samples

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Ascend/samples .gitee-modal { width: 500px !important; }

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开源评估指数源自 OSS-Compass 评估体系，评估体系围绕以下三个维度对项目展开评估：

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