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项目简介
本项目聚焦于AI模型开发与数据集处理，借助Python构建了数据集处理工具，可处理如OCR和YOLO目标检测等多种格式的数据集。同时涉及比特大陆平台的模型量化、发布、测试等操作，包含模型量化参数设置、加密流程及平台运行算法注意事项。
项目的主要特性和功能
数据集处理工具特性
- 数据集分割：可将数据集划分为训练集和验证集，用于模型训练与性能评估。
- 标签格式转换：支持CVAT的XML格式、YOLO的TXT格式等不同标签格式间的转换。
- 图像增强：提供翻转、旋转、亮度调节等功能，增强模型鲁棒性。
- 数据清洗：能删除无标签图片、无效图片，保证数据集完整性。
比特大陆平台相关功能
- 模型量化与加密：支持将模型量化为INT8，可保存和加载中间文件，量化后需进行加密。
- 模型发布：规定了模型发布流程和路径，适用于车辆检测等场景。
- 测试与调试：提供测试例子和调试方法，包括gdb调试定位行号、模型自检等。
安装使用步骤
数据集处理工具
- 安装依赖：确保安装OpenCV、Pillow、requests等Python库。
- 配置路径：根据实际需求配置数据集路径、输出路径。
- 运行脚本：按需选择脚本进行数据集分割、标签格式转换等处理。
比特大陆平台相关操作
大版本运行
- 在QK_AI_Box上设置编译器，运行
source build/envsetup.sh。 - 编译及安装库，使用
make命令，然后make install，编译大版本不能用make -j16。 - 盒子配置：访问
http://192.168.3.13/#/login，用用户名admin和密码123456登录。
测试例子运行
在 Z:\ganhaiyang\Alg_Proj\2.2.0_20201117_042200\bmnnsdk2\bmnnsdk2-bm1684_v2.2.0\examples\YOLOv3_object\cpp_cv_bmcv_bmrt_postprocess 目录下，运行 make -f Makefile.arm。
gdb调试
- 关闭服务：
sudo systemctl stop AICoreDaemon.service。 - 打开root：
sudo -i。 - 设置路径：
export LD_LIBRARY_PATH=/system/ai_monitor/lib:$LD_LIBRARY_PATH;export PATH=/system/ai_monitor/bin:$PATH。 - 进行调试：
gdb ai_system，按r后按Enter，再按bt按Enter定位到具体行号。
模型自检
使用 bmrt_test --bmodel=int8model_352/yolov3_f32_officeperson.bmodel 命令进行模型自检。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】