辅助驾驶

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YOLOV4_coco_detection_car_video样例

功能:使用yolov4模型对输入视频进行预测推理,并将结果打印到输出视频上。
样例输入:原始视频文件。
样例输出:带推理结果的视频文件。

前置条件

请检查以下条件要求是否满足,如不满足请按照备注进行相应处理。如果CANN版本升级,请同步检查第三方依赖是否需要重新安装(5.0.4及以上版本第三方依赖和5.0.4以下版本有差异,需要重新安装)。

条件 要求 备注
CANN版本 >=5.0.4 请参考CANN样例仓介绍中的安装步骤完成CANN安装,如果CANN低于要求版本请根据版本说明切换samples仓到对应CANN版本
硬件要求 Atlas200DK/Atlas300(ai1s) 当前已在Atlas200DK和Atlas300测试通过,产品说明请参考硬件平台 ,其他产品可能需要另做适配
第三方依赖 opencv, python-acllite 请参考第三方依赖安装指导(python样例)选择需要的依赖完成安装

样例准备

  1. 获取源码包。

    可以使用以下两种方式下载,请选择其中一种进行源码准备。

    • 命令行方式下载(下载时间较长,但步骤简单)。
      # 开发环境,非root用户命令行中执行以下命令下载源码仓。    
      cd ${HOME}     
      git clone https://gitee.com/ascend/samples.git
       
      注:如果需要切换到其它tag版本,以v0.5.0为例,可执行以下命令。
      git checkout v0.5.0
       
    • 压缩包方式下载(下载时间较短,但步骤稍微复杂)。
      注:如果需要下载其它版本代码,请先请根据前置条件说明进行samples仓分支切换。
       # 1. samples仓右上角选择 【克隆/下载】 下拉框并选择 【下载ZIP】。    
       # 2. 将ZIP包上传到开发环境中的普通用户家目录中,【例如:${HOME}/ascend-samples-master.zip】。     
       # 3. 开发环境中,执行以下命令,解压zip包。     
       cd ${HOME}    
       unzip ascend-samples-master.zip
       
  2. 获取此应用中所需要的原始网络模型。

    模型名称 模型说明 模型下载路径
    yolov4 基于onnx-YOLOV4的目标检测模型。 请参考https://www.hiascend.com/zh/software/modelzoo/detail/1/abb7e641964c459398173248aa5353bc 下载原始模型。
    # 为了方便下载,在这里直接给出原始模型下载及模型转换命令,可以直接拷贝执行。也可以参照上表在modelzoo中下载并手工转换,以了解更多细节。     
    cd ${HOME}/samples/python/level2_simple_inference/2_object_detection/YOLOV4_coco_detection_car_video/model    
    wget https://modelzoo-train-atc.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/003_Atc_Models/AE/ATC%20Model/YOLOv4_onnx/yolov4_dynamic_bs.onnx    
    atc --model=./yolov4_dynamic_bs.onnx --framework=5 --output=yolov4_bs1 --input_format=NCHW --soc_version=Ascend310 --input_shape="input:1,3,608,608" --out_nodes="Conv_434:0;Conv_418:0;Conv_402:0"
     
  3. 获取样例需要的测试视频。

    # 执行以下命令,进入样例的data文件夹中,下载对应的测试视频。
    cd $HOME/samples/python/level2_simple_inference/2_object_detection/YOLOV4_coco_detection_car_video/data
    wget https://c7xcode.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/models/YOLOV4_coco_detection_car_video/test_video/test.mp4
    cd ../src
     

样例运行

注:开发环境与运行环境合一部署,请跳过步骤1,直接执行步骤2即可。

  1. 执行以下命令,将开发环境的 YOLOV4_coco_detection_car_video 目录上传到运行环境中,例如 /home/HwHiAiUser,并以HwHiAiUser(运行用户)登录运行环境(Host)。

    # 【xxx.xxx.xxx.xxx】为运行环境ip,200DK在USB连接时一般为192.168.1.2,300(ai1s)为对应的公网ip。
    scp -r $HOME/samples/python/level2_simple_inference/2_object_detection/YOLOV4_coco_detection_car_video HwHiAiUser@xxx.xxx.xxx.xxx:/home/HwHiAiUser
    ssh HwHiAiUser@xxx.xxx.xxx.xxx
    cd ${HOME}/YOLOV4_coco_detection_car_video/src
     
  2. 运行可执行文件。

    python3.6 yolov4.py ../data/test.mp4
     

查看结果

运行完成后,结果视频保存在out目录下。

常见错误

请参考常见问题定位对遇到的错误进行排查。如果wiki中不包含,请在samples仓提issue反馈。

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