Darknet框架分析(一)
Darknet简介：darknet【https：//pjreddie.com/darknet/】是一个较为轻型的完全基于C与CUDA的开源深度学习框架，其主要特点就是容易安装，没有任何依赖项（opencv都可以不用），移植性非常好，支持CPU与GPU两种计算方式。
解析darknet框架，以适配手机TEE环境的AI模型部署。darknet以其清晰的C代码结构和易于阅读的特点，相较于ncnn，可能缺少NEON代码优化，但更适用于当前的部署方式。特别感谢徐土豆（百度算法工程师）的分享，以下内容主要基于其对darknet源码的解析。
YOLO中的darknet：深度解析与演变YOLO，即You Only Look Once，是一个以高效实时检测而闻名的物体检测算法。它的背后，隐藏着一个强大的深度学习框架——darknet，这是YOLO的开发者贾扬清亲自打造的基石（见YOLO原文的2节）。
Darknet是一个轻量级的开源深度学习框架，主要用C和CUDA编写，易于安装，无需依赖其他库（包括OpenCV），因此具有很好的移植性。它支持cpu和GPU计算。 MobileNets是一种基于深度可分离卷积的轻量级神经网络架构。这种架构专注于降低延迟，同时保持模型的效率和大小。
Darknet，是YOLO作者自主设计的一个深度学习框架，在YOLO论文的2部分有详细介绍。随后在YOLO9000中，作者提出了19层的卷积网络，命名为Darknet-19。这一设计作为主干，支持了YOLO9000的运行。再至YOLOv3，作者继续改进，创造出一个更深层次的网络，结合了ResNet与FPN元素，名为Darknet-53。
darknet作为一个较为轻型的完全基于C与CUDA的开源深度学习框架，易安装，没有任何依赖项（OpenCV都可以不用），移植性好，支持CPU与GPU两种计算方式。
海思芯片AI模型转换环境配置(MindStudio+ATC)
首先，拉取Ubuntu 104的Docker镜像，检查当前已有的镜像。然后，创建一个容器并运行，该容器将提供可视化界面，便于操作。部署CANN环境，为后续使用海思芯片做好硬件准备。安装MindStudio，这是一个用于AI模型开发和调试的集成开发环境。接下来，安装模型压缩量化工具（如caffe），用于优化模型大小与性能。
模型转换有两种方式：命令行方式和图形方式。命令行方式支持原始框架类型为Caffe、Onnx的模型转换，并能输入数据类型为FP3UINT8（通过配置数据预处理实现）。模型转工具安装路径位于/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/t01spc030b090/atc/bin/atc。详细参数请参考《ATC工具使用指南.pdf》第三章。
可从升腾社区或gitee仓库下载AttU_Net模型代码，推荐升腾社区下载以获取压缩包形式的完整代码及模型。项目创建 在New Project页面创建Ascend APP项目，设置项目名称与描述，选择CANN版本与存放位置，配置python环境，创建空白Python MindX SDK项目。
上板运行阶段，通过在Ubuntu系统中配置好开发环境，完成仿真运行验证后，进行实际的硬件部署。海思提供了相应的sample和指导文档，帮助开发者完成代码的移植与优化。在硬件上运行时，需要关注硬件输出的特征映射与仿真环境的差异，并进行相应的调整。
环境配置 分为服务器端和本地环境。本地环境主要配置包括MindStudio安装、ssh连接、CANN配置、MindX SDK准备。MindStudio是华为自研的AI全栈开发工具，提供模型转换和部署功能。MindStudio安装与配置 下载并安装MindStudio，确保与CANN版本匹配。
如何快糙好猛地在Windows下编译CAFFE并使用其matlab接口
1、双击./src/caffe/proto/extract_proto.bat批处理文件来生成caffe.pb.h 和caffe.pb.cc两个c++文件，和caffe_pbpy这个python使用的文件。打开./build/MSVC/MainBuilder.sln，打开之后切换编译模式至Release X64模式。
2、首先先生成两个python文件，在src/caffe/proto/extract_proto.bat 里生成caffe_pbpy 这个之后有用。然后打开已经给好的caffe/buildVS2013，打开里面已经有的工程文件，正常的情况下应该是有7个工程，选中pycaffee单独作为要编译的项目。如图所示：把pycaffe作为单启动。
3、可选安装Python MATLAB Caffe 库，还有 numpy ， pandas 之类的Python类库。
4、TensorFlow编程接口包括Python和C++，JAVA，Go，R和Haskell语言的接口也在alpha版中支持。另外，TensorFlow还支持谷歌和亚马逊的云环境。TensorFlow的0.12版本支持windows 7， 8， Server 2016系统。由于采用C++ Eigen库，TensorFlow类库可以在ARM架构平台上编译和优化。
5、如果编译没报错正常的话，基本就没问题了。测试python打开cd /home/user/caffe/pythonpythonimport caffe如果不报错就说明编译成功测试matlab打开./caffe/matlab/+caffe/private，看有没有生成一个caffe的mex文件，可以运行+test文件夹里面的程序测试。
6、仅仅过了两个月，注册用户就超过一个亿，成为人类历史上，使用人数增长最快的应用。随后，谷歌、百度、阿里等全球主要科技公司，也纷纷发布或预告自己的AI模型。
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我是域帮网的签约作者“梦想启航”！
希望本篇文章《包含caffe2源码的词条》能对你有所帮助！
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