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hb_eval_preprocess工具

用于对模型精度进行评估时，在x86环境下对图片数据进行预处理。所谓预处理是指图片数据在送入模型之前的特定处理操作（比如：图片resize、crop和padding等）。 使用hb_eval_preprocess工具对图片进行预处理并生成二进制文件的基本流程，如图所示：

hb_eval_preprocess_tool
注意

上板模型仅支持AIbenchmark PTQ示例模型，包括如下模型：

mobilenetv1、mobilenetv2、resnet50、googlenet、efficientnet_lite0、efficientnet_lite1、 efficientnet_lite2、efficientnet_lite3、efficientnet_lite4、vargconvnet、efficientnasnet_m、efficientnasnet_s、resnet18、yolov2_darknet19、 yolov3_darknet53、yolov5x、ssd_mobilenetv1、centernet_resnet101、yolov3_vargdarknet、deeplabv3plus_efficientnetb0、fastscnn_efficientnetb0、 deeplabv3plus_efficientnetm1、deeplabv3plus_efficientnetm2。

使用方法

hb_eval_preprocess [OPTIONS]

命令行参数

参数名称                      参数说明
-h, --help显示帮助信息。
--version显示版本并退出。
-m, --model_name设置模型名称，支持的模型范围可通过 hb_eval_preprocess --help 查看。
-i, --image_dir输入图片路径。
-o, --output_dir输出路径。
-v, --val_txt设置评测所需图片的文件名称，预处理生成的图片将与此文件中的图片名称对应。

输出内容说明

hb_eval_preprocess 命令将会在 --output_dir 指定的路径下生成图片二进制文件。

小技巧

更多关于 hb_eval_preprocess 工具在上板模型精度评估中的应用示例请参见 数据预处理 一节内容。