YOLOv5__1000_0">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

YOLO_28">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