axcl-samples

简介

AXCL-Samples 由 爱芯元智 主导开发。该项目实现了常见的深度学习开源算法在基于 爱芯元智 的 SoC 实现的 PCIE算力卡 产品上的运行的示例代码，方便社区开发者进行快速评估和适配。

支持系统

• Ubuntu
• Debian

支持板卡

• M.2 2280

AXCL

AXCL 是用于在 Axera 芯片平台上开发深度神经网络推理、转码等应用的 C、Python 语言 API 库，提供运行资源管理，内存管理，模型加载和执行，媒体数据处理等 API。

• 在线文档

快速上手

本地编译

• 默认已经按照 AXCL在线文档 说明正确完成 AXCL 相关 deb 包安装，相关头文件和库文件分别已安装在 /usr/include/axcl/ 和 /usr/lib/axcl/ 路径下；
• 本示例在 Raspberry Pi 5 上进行操作。

下载项目

git clone https://github.com/AXERA-TECH/axcl-samples.git

安装编译工具

通过 apt install 安装必要的编译工具

sudo apt update
sudo apt install build-essential cmake libopencv-dev 

编译详情

mkdir build && cd build
cmake ..
make install -j4

编译完成后在 ./install/bin 下生成相关示例程序

axera@raspberrypi:~/temp/axcl-samples/build $ tree install
install
└── bin
    ├── ax_classification
    ├── ax_depth_anything
    ├── ax_yolo11
    ├── ax_yolo11_pose
    ├── ax_yolo11_seg
    ├── ax_yolov10
    ├── ax_yolov10_u
    ├── ax_yolov5_face
    ├── ax_yolov5s
    ├── ax_yolov5s_seg
    ├── ax_yolov8
    ├── ax_yolov8_pose
    ├── ax_yolov8_seg
    ├── ax_yolov9
    └── ax_yolov9_u

示例运行

axera@raspberrypi:~/temp/axcl-samples/build $ ./install/bin/ax_yolo11 -m yolo11x.axmodel -i ssd_horse.jpg
--------------------------------------
model file : yolo11x.axmodel
image file : ssd_horse.jpg
img_h, img_w : 640 640
--------------------------------------

input size: 1
    name:   images [unknown] [unknown]
        1 x 640 x 640 x 3


output size: 3
    name: /model.23/Concat_output_0
        1 x 80 x 80 x 144

    name: /model.23/Concat_1_output_0
        1 x 40 x 40 x 144

    name: /model.23/Concat_2_output_0
        1 x 20 x 20 x 144

==================================================

Engine push input is done.
--------------------------------------
post process cost time:1.09 ms
--------------------------------------
Repeat 1 times, avg time 43.09 ms, max_time 43.09 ms, min_time 43.09 ms
--------------------------------------
detection num: 6
17:  96%, [ 216,   71,  423,  370], horse
16:  93%, [ 144,  203,  196,  345], dog
 0:  89%, [ 273,   14,  349,  231], person
 2:  88%, [   1,  105,  132,  197], car
 0:  82%, [ 431,  124,  451,  178], person
19:  46%, [ 171,  137,  202,  169], cow
--------------------------------------

其他资源

网盘资源

• 提供 ModelZoo, 预编译程序, 测试图片 等内容:
  • 百度网盘
  • Google Drive

NPU 工具链

提供了NPU工具链相关使用说明和获取方式

• Pulsar2(Support AX650A/AX650N/AX630C/AX620Q)

技术讨论

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