开放的自定义算法工具链组成简介
代码链接
https://github.com/AIDrive-Research/EdgeAI-Toolkit
开源代码描述
- 目标检测、实例分割、关键点分析等主流视觉任务的训练、推理源代码
- 模型文件迁移至边缘芯片（瑞芯微、华为昇腾）的量化方法和全套工具链
- 编写后处理逻辑的代码样例（为什么需要后处理情参考：算法后处理对准确率的意义），以及后处理代码块中会有一些框架要求的必填项
对于开发者用用户来讲，训练代码、推理代码、模型量化，都是基础性概念，很容易理解，后处理的逻辑代码通过文章介绍，也可理解。那么框架要求的必填项，应该如何理解呢？下一段将会介绍：
框架要求的必填项
由于支持用户用自己的任何代码训练出来的模型经过量化后，导入到设备，那么算法模型必然需要嵌入到设备整机的数据流当中去（数据流的原点是视频流经过解码模块成一帧一帧的RGB图像）。那么用户的自定义包里面的代码类名、函数名、头文件名等，必然要被设备的其它基础模块能import，才可以成功嵌入。所以，在编写自定义算法后处理代码的时候，一定要按照规则来给重要字段、函数来命名，不然导入的算法包是无法生效的。
自定义的算法包如何调试？
设备可开启开发者模式，使用ssh协议登录到设备命令行后台。用户在自己的算法包里用python的logger包，来打印日志。用户可cd到特定路径下，查看log日志。 具体操作方法参照：Github:FAQ
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