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算豐TDL SDK:打造高效智能應用的神秘武器

算能開發者社區 ? 2024-06-08 08:34 ? 次閱讀

算豐TDL SDK 是一款集成算法開發包,提供了便捷的編程接口,使開發者們能夠更快、高效地將各種智能技術應用于自己的產品和服務中。無論開發者是否是智算領域的專家,有了這個SDK作為助手,都能輕松構建智能應用。

開發者們可以利用這一簡單易用的工具,把更多精力放在算法模型、應用創新和優化上,而不必耗費大量時間去處理模型部署相關的問題。今天,就讓我們來領略它是如何助力開發者來構建指南應用。

一、TDL SDK:智能開發的得力助手

算豐推出的TDL SDK,支持眾多常用算法,提供了統一友好的編程接口及詳盡的配套開發文檔。這意味著開發者們即便是初次嘗試,也能迅速掌握并開始高效的開發工作,大大縮減了開發者在應用程序開發上所需的時間。

下圖是TDL SDK的系統架構圖,基于算豐自研的Middleware和TPU SDK,包括內部兩大模塊(Core和Service)、算法C接口、算法應用(Application)。cc6db648-252e-11ef-bd4a-92fbcf53809c.png

圖1 TDL SDK系統框架

Core提供了算法相關接口,封裝復雜的底層操作及算法細節,在內部會對模型進行相應的前后處理,并完成推理。Service提供算法相關輔助API,例如:繪圖, 特征比對, 區域入侵判定等功能。C接口實現對現有現有算法模塊的功能封裝,除了支持TDL SDK內部模型外,還支持開發者自有模型(需按文檔進行模型轉換)。Application封裝應用邏輯,如包含人臉抓拍的應用邏輯。

二、如何使用TDL SDK?

使用TDL SDK非常簡單,首先我們需要在算豐的開發者論壇https://developer.sophgo.com/thread/556.html下載我們的TDL SDK。

接下來我們以YOLO V8模型為例,演示如何借助TDLSDK,快速將模型部署到算豐開發板上。

準備YOLO V8 的pt/onnx模型。首先我們可以從yolov8的官方倉庫(https://github.com/ultralytics/ultralytics)中獲取到pt模型文件,并進行下載。

將pt模型轉換為onnx,再由onnx轉換為部署模型所需的cvimodel文件。

這里大家可以參考這份文檔來進行模型轉換,里面有非常詳細的指令說明:https://doc.sophgo.com/cvitek-develop-docs/master/docs_latest_release/CV180x_CV181x/zh/01.software/TPU/YOLO_Development_Guide/build/html/index.html

配置交叉編譯環境

wget
https://sophon-file.sophon.cn/sophon-prod-s3/drive/23/03/07/16/host-tools.tar.gz
tarxvfhost-tools.tar.gz
cdhost-tools
exportPATH=$PATH:$(pwd)/gcc/riscv64-linux-musl-x86_64/bin

編譯cvitek_tdl_sdk

/*進入到cvitek_tdl_sdk的sample目錄下并執行一鍵編譯*/
chmod777compile_sample.sh
./compile_sample.sh

配置開發板的環境變量將編譯好的程序放到算能開發板上后,我們還需要引入依賴庫路徑,才能完成實際的部署。

exportLD_LIBRARY_PATH=/tmp/lfh/cvitek_tdl_sdk/lib:\
/tmp/lfh/cvitek_tdl_sdk/sample/3rd/opencv/lib:\
/tmp/lfh/cvitek_tdl_sdk/sample/3rd/tpu/lib:\
/tmp/lfh/cvitek_tdl_sdk/sample/3rd/ive/lib:\
/tmp/lfh/cvitek_tdl_sdk/sample/3rd/middleware/v2/lib:\
/tmp/lfh/cvitek_tdl_sdk/sample/3rd/lib:\
/tmp/lfh/cvitek_tdl_sdk/sample/3rd/middleware/v2/lib/3rd:

注: /tmp/lfh為示例中開發板的掛載文件夾,請以你的實際路徑為準。

部署完成,運行模型

chmod777sample_yolov8
./sample_yolov8/tmp/lfh/yolov8n_headperson.cvimodel
/tmp/lfh/pic1.jpg

指令運行成功,即可說明我們的模型已經順利移植部署到了板子上啦。以下為可視化展示(mAP(0.5): 86.4%):

除了單獨的人形檢測,我們也提供了基于yolo v8推理的人形與交通工具的檢測(mAP(0.5): 81.8%),客流統計(平均準確率: 96.3%)等等;

ccb12554-252e-11ef-bd4a-92fbcf53809c.png

圖3 客流統計

三、TDL SDK支持哪些算法?

TDL SDK作為一個便捷的開發工具包,就像是一個種類豐富的算法超市,涵蓋了各種智能應用場景。以下我們列出了當前已經支持的算法:

功能描述模型接口
使用ScrFD Face模型偵測人臉CVI_TDL_ScrFDFace
抽取人臉識別特征CVI_TDL_FaceRecognition
人臉質量評估與人臉角度偵測CVI_TDL_FaceQuality
判斷人臉是否戴口罩CVI_TDL_MaskClassification
人臉屬性CVI_TDL_FaceAttribute
安全帽檢測CVI_TDL_YOLOV8_Hardhat
手勢分類CVI_TDL_HandClassification
手部檢測CVI_TDL_Hand_Detection
手部關鍵點偵測CVI_TDL_HandKeypoint
關鍵點手勢分類CVI_TDL_HandKeypointClassification
行人檢測CVI_TDL_MobileDetV2_Pedestrian
貓狗及人形檢測CVI_TDL_MobileDetV2_Person_Pets
手部、臉及人形檢測CVI_TDL_HandFacePerson_Detection
人形及交通工具檢測CVI_TDL_PersonVehicle_Detection
人體關鍵點檢測CVI_TDL_Yolov8_Pose
車牌檢測CVI_TDL_LicensePlateDetection
車牌識別CVI_TDL_LicensePlateRecognition_CN
語義分割CVI_TDL_Topformer
交通工具檢測CVI_TDL_MobileDetV2_Vehicle
客流統計CVI_TDL_APP_ConsumerCounting_Run
人臉抓拍CVI_TDL_APP_FaceCapture_Run
聲音識別(嬰兒哭聲、語音指令)CVI_TDL_SoundClassification_V2

上述的常用算法,大部分都已經在實際項目中落地,并且也在不斷優化迭代,開發者可以自行體驗。除了支持已有的模型,TDL SDK還開放同類模型的推理接口,開發者只要參考文檔導出模型,可以直接用現有接口推理其自有模型。不僅如此,除了列表里提到的部分,TDL SDK還在不斷維護升級,以支持更多的主流算法。

四、結語

TDL SDK就像是打開智能世界大門的鑰匙,可以幫助開發者快速上手智能開發。如果你正在尋找一款高效、易用的智能開發工具包,那么TDL SDK絕對是你的不二之選!期待與你一起開拓智能化的新時代!

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