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算丰TDL SDK:打造高效智能应用的神秘武器

算能开发者社区 2024-06-08 08:34 次阅读

算丰TDL SDK 是一款集成算法开发包,提供了便捷的编程接口,使开发者们能够更快、高效地将各种智能技术应用于自己的产品和服务中。无论开发者是否是智算领域的专家,有了这个SDK作为助手,都能轻松构建智能应用。

开发者们可以利用这一简单易用的工具,把更多精力放在算法模型、应用创新和优化上,而不必耗费大量时间去处理模型部署相关的问题。今天,就让我们来领略它是如何助力开发者来构建指南应用。

一、TDL SDK:智能开发的得力助手

算丰推出的TDL SDK,支持众多常用算法,提供了统一友好的编程接口及详尽的配套开发文档。这意味着开发者们即便是初次尝试,也能迅速掌握并开始高效的开发工作,大大缩减了开发者在应用程序开发上所需的时间。

下图是TDL SDK的系统架构图,基于算丰自研的Middleware和TPU SDK,包括内部两大模块(Core和Service)、算法C接口、算法应用(Application)。cc6db648-252e-11ef-bd4a-92fbcf53809c.png

图1 TDL SDK系统框架

Core提供了算法相关接口,封装复杂的底层操作及算法细节,在内部会对模型进行相应的前后处理,并完成推理。Service提供算法相关辅助API,例如:绘图, 特征比对, 区域入侵判定等功能。C接口实现对现有现有算法模块的功能封装,除了支持TDL SDK内部模型外,还支持开发者自有模型(需按文档进行模型转换)。Application封装应用逻辑,如包含人脸抓拍的应用逻辑。

二、如何使用TDL SDK?

使用TDL SDK非常简单,首先我们需要在算丰的开发者论坛https://developer.sophgo.com/thread/556.html下载我们的TDL SDK。

接下来我们以YOLO V8模型为例,演示如何借助TDLSDK,快速将模型部署到算丰开发板上。

准备YOLO V8 的pt/onnx模型。首先我们可以从yolov8的官方仓库(https://github.com/ultralytics/ultralytics)中获取到pt模型文件,并进行下载。

将pt模型转换为onnx,再由onnx转换为部署模型所需的cvimodel文件。

这里大家可以参考这份文档来进行模型转换,里面有非常详细的指令说明:https://doc.sophgo.com/cvitek-develop-docs/master/docs_latest_release/CV180x_CV181x/zh/01.software/TPU/YOLO_Development_Guide/build/html/index.html

配置交叉编译环境

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

编译cvitek_tdl_sdk

/*进入到cvitek_tdl_sdk的sample目录下并执行一键编译*/
chmod777compile_sample.sh
./compile_sample.sh

配置开发板的环境变量将编译好的程序放到算能开发板上后,我们还需要引入依赖库路径,才能完成实际的部署。

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为示例中开发板的挂载文件夹,请以你的实际路径为准。

部署完成,运行模型

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

指令运行成功,即可说明我们的模型已经顺利移植部署到了板子上啦。以下为可视化展示(mAP(0.5): 86.4%):

除了单独的人形检测,我们也提供了基于yolo v8推理的人形与交通工具的检测(mAP(0.5): 81.8%),客流统计(平均准确率: 96.3%)等等;

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

图3 客流统计

三、TDL SDK支持哪些算法?

TDL SDK作为一个便捷的开发工具包,就像是一个种类丰富的算法超市,涵盖了各种智能应用场景。以下我们列出了当前已经支持的算法:

功能描述模型接口
使用ScrFD Face模型侦测人脸CVI_TDL_ScrFDFace
抽取人脸识别特征CVI_TDL_FaceRecognition
人脸质量评估与人脸角度侦测CVI_TDL_FaceQuality
判断人脸是否戴口罩CVI_TDL_MaskClassification
人脸属性CVI_TDL_FaceAttribute
安全帽检测CVI_TDL_YOLOV8_Hardhat
手势分类CVI_TDL_HandClassification
手部检测CVI_TDL_Hand_Detection
手部关键点侦测CVI_TDL_HandKeypoint
关键点手势分类CVI_TDL_HandKeypointClassification
行人检测CVI_TDL_MobileDetV2_Pedestrian
猫狗及人形检测CVI_TDL_MobileDetV2_Person_Pets
手部、脸及人形检测CVI_TDL_HandFacePerson_Detection
人形及交通工具检测CVI_TDL_PersonVehicle_Detection
人体关键点检测CVI_TDL_Yolov8_Pose
车牌检测CVI_TDL_LicensePlateDetection
车牌识别CVI_TDL_LicensePlateRecognition_CN
语义分割CVI_TDL_Topformer
交通工具检测CVI_TDL_MobileDetV2_Vehicle
客流统计CVI_TDL_APP_ConsumerCounting_Run
人脸抓拍CVI_TDL_APP_FaceCapture_Run
声音识别(婴儿哭声、语音指令)CVI_TDL_SoundClassification_V2

上述的常用算法,大部分都已经在实际项目中落地,并且也在不断优化迭代,开发者可以自行体验。除了支持已有的模型,TDL SDK还开放同类模型的推理接口,开发者只要参考文档导出模型,可以直接用现有接口推理其自有模型。不仅如此,除了列表里提到的部分,TDL SDK还在不断维护升级,以支持更多的主流算法。

四、结语

TDL SDK就像是打开智能世界大门的钥匙,可以帮助开发者快速上手智能开发。如果你正在寻找一款高效、易用的智能开发工具包,那么TDL SDK绝对是你的不二之选!期待与你一起开拓智能化的新时代!

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