.. _cv-examples: =========== CV 算法示例 =========== 为了方便大家使用 MegEngine Lite 快速部署 CV 相关算法,MegEngine Lite 提供了一些基本的 CV 算法的部署 Demo, 为用户在实际部署这些算法时候提供参考,这些 Demo 都是 C++ 编写的, 位于 :src:`lite/example/cpp_example/mge/cv` 中,:ref:`build-megengine-lite` 的时候将会自动编译这些示例。 NN 分类算法 ----------- NN 分类将从用户读取输入图片,将图片进行预处理之后输入到模型中进行推理,最终输出输入图片中物体的类别信息。 代码在 :src:`lite/example/cpp_example/mge/cv/picture_classification.cpp`. 编译之后运行: .. code-block:: shell lite_examples picture_classification 将看到图片的类别信息。 NN 目标检测 ----------- 部署 `YOLOX `_ 工程中训练完成的模型。 代码在 :src:`lite/example/cpp_example/mge/cv/detect_yolox.cpp`。主要代码功能为: * 输入图片前处理,包括 resize, padding, 归一化 * 使用 MegEngine Lite 进行推理 * 对输出数据处理 * 生成对应的框 * 结合模型的输出数据,选择满足条件的框 * 对选择的框进行非极大值抑制 * 输出最终的框 编译之后运行: .. code-block:: shell lite_examples detect_yolox yolox_s.mge 将以 log 形式输出图片中框的信息(其中 ``yolox_s.mge`` 文件来自 `此处 `_ )。