擺平各類目標檢測識別AI應用，有它就夠了！
摘要：在計算機視覺領域，CANN最新開源的通用目標檢測與識別樣例，通過其強大的可定製、可擴充套件性，為AI開發者們提供了良好程式設計選擇。
本文分享自華為雲社群《擺平各類目標檢測識別AI應用，有它就夠了！》，作者：昇騰CANN。
很難想象突然有一天，開門不能刷指紋了、超速抓拍不到了、不認識的花草也掃不出來了，我們的生活會不會比被疫情截胡在家還要痛苦？可能滿世界都是——出門找不到鑰匙的健忘症患者、放飛自我一路高歌的馬路殺手、被十萬個為什麼熊孩子問到懷疑人生的家長…
強大的社會粘性不斷催溫數字化發展，目標檢測與識別作為計算機視覺領域的一項關鍵技術，應用場景越發廣泛，不斷從城市治理、樓宇園區、網際網路等領域，延伸至智慧家居、金融、醫療影像等更多創新領域。隨著這些技術潛移默化地滲透入人們的生活中，各行各業競相通過引入目標檢測和識別等人工智慧新技術開啟市場空間，關於目標檢測和識別等各類人工智慧需求奔湧而來。
但人工智慧應用開發門檻高，週期長，各類AI軟體棧理解成本高、各類AI演算法模型與業務結合難度高、AI領域開發人員技能要求高，這是AI開發者們的切膚之痛，也是AI基礎服務提供商們必須醫好的癥結。
昇騰AI是以昇騰AI基礎軟硬體平臺為基礎構建的人工智慧計算產業，昇騰AI基礎軟硬體平臺包括Atlas系列硬體及夥伴硬體、異構計算架構CANN（Compute Architecture for Neural Networks）、全場景AI框架昇思MindSpore、昇騰應用使能MindX等。作為昇騰AI的核心，異構計算架構CANN相容多種底層硬體裝置形態提供強大的異構計算能力，並且通過多層次程式設計介面，支援使用者快速構建AI應用和業務。同時，還開源了各種AI應用原始碼（
在計算機視覺領域，昇騰CANN最新開源的通用目標檢測與識別樣例，通過其強大的可定製、可擴充套件性，為AI開發者們提供了良好程式設計選擇。大量模組化程式設計邏輯、可擴充套件配置，讓開發者們像樂高搭積木一樣，僅需進行簡單的替換和定製，就能實現符合業務場景需求的高效能、企業級AI應用。開源倉地址：https://gitee.com/ascend/samples/tree/master/cplusplus/level3_application/1_cv/detect_and_classify
該樣例使用了YoloV3圖片檢測模型與CNN顏色分類模型，基於昇騰CANN AI應用程式設計介面，對資料預處理、模型推理、模型後處理等AI核心計算邏輯進行模組化組裝，實現了車輛檢測和車身顏色識別基礎功能：
同時，該樣例開放出多個程式設計定製點，並公開了系統的定製文件，詳細介紹了樣例程式碼結構、編譯執行方法，以及如何基於現有樣例程式碼進行功能定製和擴充套件，讓不同程度的AI開發者們輕鬆上手。
1.支援多格式輸入和輸出
昇騰CANN通用目標檢測和識別樣例支援圖片、離線視訊、RTSP視訊流等多輸入格式，開發者可基於此樣例實現對圖片和視訊等不同格式的目標進行識別。另外在結果展示方面，該樣例支援圖片、離線視訊、Web前端等多形式展現，可根據業務場景靈活呈現識別結果。
2.支援輕鬆替換和串接模型
樣例目前選用的是YoloV3圖片檢測模型與CNN顏色分類模型的串接，可實現基本的車輛檢測和車輛顏色識別，開發者可輕鬆修改程式程式碼，自行替換/增加/刪除AI模型，實現更多AI功能。
3.支援高效資料預處理
圖片、視訊等各類資料是進行目標檢測和識別的原料，在把資料投入AI演算法或模型前，我們需要對資料進行預加工，才能達到更加高效和準確的計算。該樣例採用獨立資料預處理模組，支援開發者按需定製，高效實現解碼、摳圖、縮放、色域轉換等各種常見資料處理功能。
4.支援圖片數、解析度可變場景定製
在目標檢測和識別領域，開發者們除了需要應對輸入資料格式等方面差異，還會經常遇到圖片數量、解析度不確定的場景，這也是格外頭疼的問題之一。比如，在目標檢測和識別過程中，由於檢測出的目標個數不固定，導致程式要等到圖片攢到固定數量再進行AI計算，浪費了大量寶貴的AI計算資源。該樣例開放了便捷的定製入口，支援設定多種資料量Batch檔位、多種解析度檔位，在推理時根據實際輸入情況靈活匹配，不僅擴寬了業務場景，更有效節省計算資源，大大提升AI計算效率。
5.支援多路多執行緒高效能程式設計
同時，為了進一步提高程式設計的靈活性，滿足開發者實現高效能AI應用，該樣例支援通過極為友好和便捷的方式調整執行緒數和裝置路數，極大降低學習成本，提升裝置資源利用率。
6.高效後處理計算
除此之外，本樣例還將原本需要在CPU上進行處理的功能推送到昇騰AI處理器上執行，利用昇騰AI處理器強大的算力實現後處理的加速，進一步提升整個AI應用的計算效率。
昇騰CANN為AI開發者使用者提供了越來越靈活的程式設計技術支援，讓越來越多的開發者們尋求到了更加友好且高效的程式設計體驗。讓大學生創新人才更輕鬆地上手AI開發、開展創意實踐，讓企業開發者們更高效落地商業應用。
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道阻且長，未來可期，期待昇騰AI以向上之力，持續推動人工智慧產業生態的建設和發展，構建萬物AI的美好世界。