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四、基于海思芯片：从算法到移植 生成海思wk文件并进行成果展示

一、基于海思芯片：从算法到移植  darknet框架下训练yolov3

二、基于海思芯片：从算法到移植   darknet框架下yolov3转为caffe框架下

三、基于海思芯片：从算法到移植   caffe-yolov3测试训练效果

四、基于海思芯片：从算法到移植   生成海思wk文件并进行成果展示

好了，在家的时候把法医秦明两部剧补了一下，还看了模仿游戏讲述图灵在二战中破译密码工作，大家有时间可以看看。c'est bon,allons-y. 根据上一篇章所得到的caffe框架下的anquanmao30000.prototxt和anquanmao30000.caffemodel权值和网络架构文件，咱们可以转为海思芯片nnie支持的wk文件，我会详细描述转换过程，并展示在海思开发板上面的的运行成果,还有一点我演示的的可能是训练迭代次数是17000次的也就是anquanmao17000.caffemodel和anquanmao17000.prototxt,不影响大家理解啊。我是在windows上配置，当然你也可以选择在Ubuntu上转换，具体参照海思HiSVP开发指南，现在启动我自己windows下的软件，路径为

G:\SVP_PC\HiSVP_PC_V1.2.1.0\tools\nnie\windows\RuyiStudio-2.0.31

下面的RuyiStudio.exe文件，具体来看

四、基于海思芯片：从算法到移植 生成海思wk文件并进行成果展示_第1张图片

选择一个工作空间然后点击红色的“Launch”按钮

四、基于海思芯片：从算法到移植 生成海思wk文件并进行成果展示_第2张图片

打开你事先已经建立的文件夹，我这里可以给大家看一下

四、基于海思芯片：从算法到移植 生成海思wk文件并进行成果展示_第3张图片

现在重点关注face_416.cfg这个文件，在cfg文件中，我们要设置很多东西，都会影响结果的产生，具体打开cfg文件看一下

四、基于海思芯片：从算法到移植 生成海思wk文件并进行成果展示_第4张图片

看看前两行，没啥疑问，但是这其中有个大的bug，对于marked_prototxt一行，你必须从这里进去点击anquamao17000.prototxt，然后才能生成mark_prototxt文件夹中生成对应的文件，并把它加载进去，好了，下面依次来看

net_type:选择CNN

is_simulation:Inst/chip 说明运行环境是在芯片上，而并非pc端的仿真，选择Simulation是仿真

output_wk_name:没啥好说的，选择一个名字

后面重点看image_type:YVU420SP  因为我接收的是实时视频流，而并非单个图片

对于image_list一列，自己做一些图像集，三五十张就可以，就是你要识别的目标集，然后通过image_ref_list.txt加载进去

参数修改后然偶点击保存，然后点击Make wk按钮 生成wk文件

四、基于海思芯片：从算法到移植 生成海思wk文件并进行成果展示_第5张图片

 

ok,大家还是重点参考HiSVP开发指南，讲的非常详细,现在我会展示一些，我移植到海思3516dv300开发板的一些效果，供大家参考一下，这些都是已经在海思3516dv300实现的，手套识别，反光衣，烟雾，吸烟检测，火苗检测，电瓶车等识别，还有一些就不再列写了。

四、基于海思芯片：从算法到移植 生成海思wk文件并进行成果展示_第6张图片

现在我和我的小伙伴会把前三篇所涉及到的所有源码开源出来，也会把所涉及的所有海思移植代码开源，所有的数据库开源，以供大家学习，共同讨论进步，但并非free，很低的价格获得货真价实的东西，一两周自己就能在海思上开发自己的算法。算法层面的代码整理https://pan.baidu.com/s/1fE29fgBCSM4PPFyufxMr-w

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