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InceptionV2 踢脚线分类
InceptionV2 踢脚线分类
检测+分类PythonAscendCL

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该踢脚线安装检测样例,主要用于检测:安装条件是否符合上下边平行的要求、安装后踢脚线上下边是否平行、安装方式为常规安装还是内嵌安装。这是南京尚艺良品使用深度学习IcepthonV2分类神经网络在实际商用场景下的案例。
获取样例

案例简介

该样例由南京尚艺良品提供,基于华为昇腾Atlas200DK开发套件,通过AI/人工智能复杂神经网络,对装修施工现场上传的照片进行学习、分析,完成施工前后的相关检测。

流程介绍

其中各个模块的主要功能点如下所示:

1.运行管理资源申请:用于初始化系统内部资源,固定的调用流程。

2.加载模型文件并构建输出内存:从文件加载离线模型inceptionv2.om数据,需要由用户自行管理模型运行的内存,根据内存中加载的模型获取模型的基本信息包含模型输入、输出数据的数据buffer大小;由模型的基本信息构建模型输出内存,为接下来的模型推理做好准备。

3.数据预处理:对读入的图像数据进行预处理,然后构建模型的输入数据。

4.模型推理:根据构建好的模型输入数据进行模型推理。

5.解析推理结果:根据模型输出,解析模型的推理结果。

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