昇腾AI异构计算架构CANN的功能
强大的社会粘性不断催温数字化发展，目标检测与识别作为计算机视觉领域的一项关键技术，应用场景越发广泛，不断从城市治理、楼宇园区、互联网等领域，延伸至智能家居、金融、医疗影像等更多创新领域。随着这些技术潜移默化地渗透入人们的生活中，各行各业竞相通过引入目标检测和识别等人工智能新技术打开市场空间，关于目标检测和识别等各类人工智能需求奔涌而来。
但人工智能应用开发门槛高，周期长，各类ai软件栈理解成本高、各类ai算法模型与业务结合难度高、ai领域开发人员技能要求高，这是ai开发者们的切肤之痛，也是ai基础服务提供商们必须医好的症结。
昇腾ai是以昇腾ai基础软硬件平台为基础构建的人工智能计算产业，昇腾ai基础软硬件平台包括atlas系列硬件及伙伴硬件、异构计算架构cann(compute architecture for neural networks)、全场景ai框架昇思mindspore、昇腾应用使能mindx等。作为昇腾ai的核心，异构计算架构cann兼容多种底层硬件设备形态提供强大的异构计算能力，并且通过多层次编程接口，支持用户快速构建ai应用和业务。同时，还开源了各种ai应用源码供个人和企业开发者们免费使用。
在计算机视觉领域，cann最新开源的通用目标检测与识别样例，通过其强大的可定制、可扩展性，为ai开发者们提供了良好编程选择。大量模块化编程逻辑、可扩展配置，让开发者们像乐高搭积木一样，仅需进行简单的替换和定制，就能实现符合业务场景需求的高性能、企业级ai应用。
该样例使用了yolov3图片检测模型与cnn颜色分类模型，基于cann ai应用编程接口，对数据预处理、模型推理、模型后处理等ai核心计算逻辑进行模块化组装，实现了车辆检测和车身颜色识别基础功能：
同时，该样例开放出多个编程定制点，并公开了系统的定制文档，详细介绍了样例代码结构、编译运行方法，以及如何基于现有样例代码进行功能定制和扩展，让不同程度的ai开发者们轻松上手。
1支持多格式输入和输出
cann通用目标检测和识别样例支持图片、离线视频、rtsp视频流等多输入格式，开发者可基于此样例实现对图片和视频等不同格式的目标进行识别。另外在结果展示方面，该样例支持图片、离线视频、web前端等多形式展现，可根据业务场景灵活呈现识别结果。
2持轻松替换和串接模型
样例目前选用的是yolov3图片检测模型与cnn颜色分类模型的串接，可实现基本的车辆检测和车辆颜色识别，开发者可轻松修改程序代码，自行替换/增加/删除ai模型，实现更多ai功能。
3支持高效数据预处理
图片、视频等各类数据是进行目标检测和识别的原料，在把数据投入ai算法或模型前，我们需要对数据进行预加工，才能达到更加高效和准确的计算。该样例采用独立数据预处理模块，支持开发者按需定制，高效实现解码、抠图、缩放、色域转换等各种常见数据处理功能。
4支持图片数、分辨率可变场景定制
在目标检测和识别领域，开发者们除了需要应对输入数据格式等方面差异，还会经常遇到图片数量、分辨率不确定的场景，这也是格外头疼的问题之一。比如，在目标检测和识别过程中，由于检测出的目标个数不固定，导致程序要等到图片攒到固定数量再进行ai计算，浪费了大量宝贵的ai计算资源。该样例开放了便捷的定制入口，支持设置多种数据量batch档位、多种分辨率档位，在推理时根据实际输入情况灵活匹配，不仅扩宽了业务场景，更有效节省计算资源，大大提升ai计算效率。
5支持多路多线程高性能编程
同时，为了进一步提高编程的灵活性，满足开发者实现高性能ai应用，该样例支持通过极为友好和便捷的方式调整线程数和设备路数，极大降低学习成本，提升设备资源利用率。
6高效后处理计算
除此之外，本样例还将原本需要在cpu上进行处理的功能推送到昇腾ai处理器上执行，利用昇腾ai处理器强大的算力实现后处理的加速，进一步提升整个ai应用的计算效率。
cann为ai开发者用户提供了越来越灵活的编程技术支持，让越来越多的开发者们寻求到了更加友好且高效的编程体验。让大学生创新人才更轻松地上手ai开发、开展创意实践，让企业开发者们更高效落地商业应用。
欢迎广大开发者朋友多多体验、参与技术分享、项目改进和项目落地，共建人工智能开发者生态。我们也提供了专属通道，希望听到您的声音，加入“昇腾畅作社”，成为昇腾官方签约技术专家、分享ai技术、畅享昇腾官方渠道流量宣传、树立个人影响力、赢取swithc等丰厚奖品!
道阻且长，未来可期，期待昇腾ai以向上之力，持续推动人工智能产业生态的建设和发展，构建万物ai的美好世界。
翔迅科技基于昇腾打造数智安全生产解决方案，与华为共建昇腾ai产业
原文标题：昇腾ai异构计算架构cann，帮你摆平目标检测与识别ai应用!
文章出处：【微信公众号：华为计算】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。
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在计算机视觉领域，cann最新开源的通用目标检测与识别样例，通过其强大的可定制、可扩展性，为ai开发者们提供了良好编程选择。大量模块化编程逻辑、可扩展配置，让开发者们像乐高搭积木一样，仅需进行简单的替换和定制，就能实现符合业务场景需求的高性能、企业级ai应用。
该样例使用了yolov3图片检测模型与cnn颜色分类模型，基于cann ai应用编程接口，对数据预处理、模型推理、模型后处理等ai核心计算逻辑进行模块化组装，实现了车辆检测和车身颜色识别基础功能：
同时，该样例开放出多个编程定制点，并公开了系统的定制文档，详细介绍了样例代码结构、编译运行方法，以及如何基于现有样例代码进行功能定制和扩展，让不同程度的ai开发者们轻松上手。
1支持多格式输入和输出
cann通用目标检测和识别样例支持图片、离线视频、rtsp视频流等多输入格式，开发者可基于此样例实现对图片和视频等不同格式的目标进行识别。另外在结果展示方面，该样例支持图片、离线视频、web前端等多形式展现，可根据业务场景灵活呈现识别结果。
2持轻松替换和串接模型
样例目前选用的是yolov3图片检测模型与cnn颜色分类模型的串接，可实现基本的车辆检测和车辆颜色识别，开发者可轻松修改程序代码，自行替换/增加/删除ai模型，实现更多ai功能。
3支持高效数据预处理
图片、视频等各类数据是进行目标检测和识别的原料，在把数据投入ai算法或模型前，我们需要对数据进行预加工，才能达到更加高效和准确的计算。该样例采用独立数据预处理模块，支持开发者按需定制，高效实现解码、抠图、缩放、色域转换等各种常见数据处理功能。
4支持图片数、分辨率可变场景定制
在目标检测和识别领域，开发者们除了需要应对输入数据格式等方面差异，还会经常遇到图片数量、分辨率不确定的场景，这也是格外头疼的问题之一。比如，在目标检测和识别过程中，由于检测出的目标个数不固定，导致程序要等到图片攒到固定数量再进行ai计算，浪费了大量宝贵的ai计算资源。该样例开放了便捷的定制入口，支持设置多种数据量batch档位、多种分辨率档位，在推理时根据实际输入情况灵活匹配，不仅扩宽了业务场景，更有效节省计算资源，大大提升ai计算效率。
5支持多路多线程高性能编程
同时，为了进一步提高编程的灵活性，满足开发者实现高性能ai应用，该样例支持通过极为友好和便捷的方式调整线程数和设备路数，极大降低学习成本，提升设备资源利用率。
6高效后处理计算
除此之外，本样例还将原本需要在cpu上进行处理的功能推送到昇腾ai处理器上执行，利用昇腾ai处理器强大的算力实现后处理的加速，进一步提升整个ai应用的计算效率。
cann为ai开发者用户提供了越来越灵活的编程技术支持，让越来越多的开发者们寻求到了更加友好且高效的编程体验。让大学生创新人才更轻松地上手ai开发、开展创意实践，让企业开发者们更高效落地商业应用。
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