- 基于Atlas 200 DK的原版YOLOv3（Darknet-53）实现（Python版本），这里提供完整的工程，包括转化好的模型，只要你有Atlas 200 DK即可运行。YOLOv3可以算作是经典网络了，较好实现了速度和精度的Trade off，成为和目标检测的首选网络，堪称是史诗巨作级别（我是这么认为的）。YOLOv3是在YOLOv1和YOLOv2的基础上，改进而来。 基于Atlas 200 DK的原版YOLOv3（Darknet-53）实现（Python版本），这里提供完整的工程，包括转化好的模型，只要你有Atlas 200 DK即可运行。YOLOv3可以算作是经典网络了，较好实现了速度和精度的Trade off，成为和目标检测的首选网络，堪称是史诗巨作级别（我是这么认为的）。YOLOv3是在YOLOv1和YOLOv2的基础上，改进而来。
- 在Ascend 310上运行程序，每一个环节都被视为一个engine，比如预处理engine，模型推理engine，这里创建的就是模型推理的engine。模型engine创建首先要初始化，一般是指定Graph和engine的ID，做一些设置，比如图像输入的宽度和高度等。这里使用官方例程中的模板进行基本设置，之后根据模板设计自己的推理过程，主要是Inference这部分代码。 在Ascend 310上运行程序，每一个环节都被视为一个engine，比如预处理engine，模型推理engine，这里创建的就是模型推理的engine。模型engine创建首先要初始化，一般是指定Graph和engine的ID，做一些设置，比如图像输入的宽度和高度等。这里使用官方例程中的模板进行基本设置，之后根据模板设计自己的推理过程，主要是Inference这部分代码。
- 在Atlas 200 DK上部署自己的模型时(使用Python语言)，推理结果与原模型不一致怎么办？仔细对比一下，可能是推理结果的顺序错了哦。 在Atlas 200 DK上部署自己的模型时(使用Python语言)，推理结果与原模型不一致怎么办？仔细对比一下，可能是推理结果的顺序错了哦。
- 移植应用到Atlas 200 DK关于输入的一点问题（Python版） 移植应用到Atlas 200 DK关于输入的一点问题（Python版）
- 很多时候，需要在Atlas 200 DK和虚拟机之间传输文件或文件夹，比如在做视觉任务的时候，可能需要把测试视频传输到开发板，测试完成，需要把结果拷贝会虚拟机。这里可以使用scp命令来完成。这里是以Atlas 200 DK和虚拟机为例，但scp命令同样使用于其他基于linux系统的设备。 很多时候，需要在Atlas 200 DK和虚拟机之间传输文件或文件夹，比如在做视觉任务的时候，可能需要把测试视频传输到开发板，测试完成，需要把结果拷贝会虚拟机。这里可以使用scp命令来完成。这里是以Atlas 200 DK和虚拟机为例，但scp命令同样使用于其他基于linux系统的设备。
- 经过大家的努力，包括第三方的努力，昇腾生态案例已经越来越多了，特别是对Atlas200DK的案例，已经有30+，那么大家在开发自己的应用时一般情况下都可以基于当前这些案例来改造，省事实力。 经过大家的努力，包括第三方的努力，昇腾生态案例已经越来越多了，特别是对Atlas200DK的案例，已经有30+，那么大家在开发自己的应用时一般情况下都可以基于当前这些案例来改造，省事实力。
- 行人检测——ModelArts与HiLens的完美邂逅，使用ModelArts与HiLens云端协作，使用ModelArts预置算法YOLOv3_ResNet18，在自行整理的2500余张图片，近20000个行人标注的数据集上使用Tesla V100 32GB训练，最终在HiLens上实现行人检测，效果勉强说得过去。欢迎大家来看看。 行人检测——ModelArts与HiLens的完美邂逅，使用ModelArts与HiLens云端协作，使用ModelArts预置算法YOLOv3_ResNet18，在自行整理的2500余张图片，近20000个行人标注的数据集上使用Tesla V100 32GB训练，最终在HiLens上实现行人检测，效果勉强说得过去。欢迎大家来看看。
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