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CANN AscendCL（Ascend Computing Language）提供Device管理、Context管理、Stream管理、内存管理、模型加载与执行、算子加载与执行、媒体数据处理等C语言API库供用户开发深度神经网络应用，用于实现目标识别、图像分类等功能。用户可以通过第三方框架调用AscendCL接口，以便使用昇腾AI处理器的计算能力；用户还可以使用AscendCL封装实现第三方lib库，以便提供昇腾AI处理器的运行管理、资源管理能力。
昇腾样例仓就是以CANN AscendCL接口进行开发，制作的一系列给开发者进行参考学习的样例。在开发者朋友们开发自己的样例时，也可以就样例仓的相关案例进行参考。
master分支样例版本适配情况请参见样例表单及适配说明。
历史版本请参考表 版本说明下载对应发行版。
| CANN版本 | cann-samples仓是否维护 | cann-samples获取方式 |
|---|---|---|
| 3.0.0-3.1.0 | 是 | Release 0.1.0发行版，点击跳转 |
| 3.2.0 | 是 | Release 0.2.0发行版，点击跳转 |
./
├── c++：C++样例。
│ ├── common
│ ├── contrib
│ ├── level1_single_api
│ ├── level2_simple_inference
│ └── level3_multi_model
├── python：python样例。
│ ├── common
│ ├── contrib
│ ├── level1_single_api
│ ├── level2_simple_inference
└ └── level3_multi_model
| 样例名称 | 语言 | 适配CANN版本 | 适配产品 | 简介 |
|---|---|---|---|---|
| crop | c++ | >3.0.0 | A200DK/A300 | 调用dvpp的crop接口，实现图像裁剪功能。 |
| vdec | c++ | >3.0.0 | A200DK/A300 | 调用dvpp的vdec接口，实现图片解码的功能。 |
| venc | c++ | >3.0.0 | A200DK/A300 | 调用dvpp的venc接口，实现视频编码功能。 |
| jpegd | c++ | >3.0.0 | A200DK/A300 | 调用dvpp的jpegd接口，实现图片解码的功能。 |
| jpege | c++ | >3.0.0 | A200DK/A300 | 调用dvpp的jpege接口，实现图片编码的功能。 |
| resize | c++ | >3.0.0 | A200DK/A300 | 调用dvpp的resize接口，实现图像缩放功能。 |
| batchcrop | c++ | >3.0.0 | A200DK/A300 | 从一张YUV图片中按指定区域抠出八张224*224子图。 |
| venc _image |
c++ | >3.0.0 | A200DK/A300 | 将一张YUV图片连续编码生成H265格式的视频码流。 |
| vdecandvenc | c++ | >3.0.0 | A200DK/A300 | 调用dvpp的venc和vdec接口，实现视频编码功能。 |
| cropandpaste | c++ | >3.0.0 | A200DK/A300 | 调用dvpp的cropandpaste接口，将图片指定位置大小图片粘贴到输出图片指定位置。 |
| smallResolution _cropandpaste |
c++ | >3.0.0 | A200DK/A300 | 对指定输入图片进行抠图（包括抠图区域小于10*6），再贴图到输出图片中。 |
| gemm | c++ | >3.0.0 | A200DK/A300 | 实现矩阵-矩阵乘运算。 |
| acl_execute _add |
c++ | >3.0.0 | A200DK/A300 | 自定义Add算子运行验证。 |
| acl_execute _batchnorm |
c++ | >3.0.0 | A200DK/A300 | 自定义batchnorm算子运行验证。 |
| acl_execute _conv2d |
c++ | >3.0.0 | A200DK/A300 | 自定义conv2d算子运行验证。 |
| acl_execute _lstm |
c++ | >3.0.0 | A200DK/A300 | 自定义lstm算子运行验证。 |
| acl_execute _matmul |
c++ | >3.0.0 | A200DK/A300 | 自定义matmul算子运行验证。 |
| acl_execute _reshape |
c++ | >3.0.0 | A200DK/A300 | 自定义reshape算子运行验证。 |
| gpio | c++ | >3.0.0 | A200DK | 对GPIO的引脚做配置。 |
| i2c | c++ | >3.0.0 | A200DK | 使用i2c读写数据。 |
| uart | c++ | >3.0.0 | A200DK | 使用uart1串口收发数据。 |
| ascendcamera | c++ | >3.0.0 | A200DK | 使用摄像头拍摄照片或视频。 |
| googlenet_imagenet _video |
c++ | >3.0.0 | A200DK/A300 | 使用googlenet模型对输入视频进行分类推理。 |
| googlenet_imagenet _picture |
c++ | >3.0.0 | A200DK/A300 | 使用googlenet模型对输入图片进行分类推理。 |
| vdec_resnet50 _classification |
c++ | >3.0.0 | A200DK/A300 | 基于Caffe ResNet-50网络实现对h265视频码流图片的分类推理。 |
| resnet50_imagenet _classification |
c++ | >3.0.0 | A200DK/A300 | 基于Caffe ResNet-50网络实现图片分类的功能。 |
| resnet50_async_imagenet _classification |
c++ | >3.0.0 | A200DK/A300 | 基于Caffe ResNet-50网络（单输入、单Batch）实现多图异步分类推理。 |
| googlenet_imagenet _dynamic_batch |
c++ | >3.0.0 | A200DK/A300 | 使用googlenet模型对输入图片进行分类推理，本案例采用了动态batch特性。 |
| googlenet_imagenet _multi_batch |
c++ | >3.0.0 | A200DK/A300 | 使用googlenet模型对输入图片进行分类推理，本案例采用了多batch特性。 |
| vpc_resnet50_imagenet _classification |
c++ | >3.0.0 | A200DK/A300 | 基于Caffe ResNet-50网络实现图片分类（图片解码+缩放+同步推理） |
| vpc_jpeg_resnet50 _imagenet_classification |
c++ | >3.0.0 | A200DK/A300 | 基于Caffe ResNet-50网络实现图片分类（图片解码+抠图缩放+图片编码+同步推理） |
| face_detection _camera |
c++ | >3.0.0 | A200DK | 使用人脸检测模型对树莓摄像头中的即时视频进行人脸检测。 |
| YOLOV3_coco _detection_video |
c++ | >3.0.0 | A200DK/A300 | 检测视频中出现的物体，并在视频中给出预测结果。 |
| YOLOV3_coco _detection_picture |
c++ | >3.0.0 | A200DK/A300 | 使用yolov3模型对输入图片进行预测推理，并将结果打印到输出图片上。 |
| YOLOV4_coco _detection_picture |
c++ | >3.0.0 | A200DK/A300 | 使用yolov4模型对输入图片进行预测推理，并将结果打印到输出图片上。 |
| YOLOV3_VOC _detection_picture |
c++ | >3.0.0 | A200DK/A300 | 使用yolov3模型对输入图片进行预测推理，并将结果打印到输出图片上。（针对tensorflow模型，后处理由代码完成） |
| YOLOV3_coco _detection_VENC |
c++ | >3.0.0 | A200DK/A300 | 检测视频中出现的物体，并在视频中给出预测结果。 |
| VGG_SSD_coco_detection _CV_with_AIPP |
c++ | >3.0.0 | A200DK/A300 | 使用vgg_ssd模型对输入图片进行预测推理，并将结果打印到输出图片上。（使用opencv和aipp处理） |
| VGG_SSD_coco_detection _CV_without_AIPP |
c++ | >3.0.0 | A200DK/A300 | 使用vgg_ssd模型对输入图片进行预测推理，并将结果打印到输出图片上。（使用opencv处理） |
| VGG_SSD_coco_detection _DVPP_with_AIPP |
c++ | >3.0.0 | A200DK/A300 | 使用vgg_ssd模型对输入图片进行预测推理，并将结果打印到输出图片上。（使用dvpp和aipp处理） |
| YOLOV3_coco_detection _dynamic_AIPP |
c++ | >3.0.0 | A200DK/A300 | 使用yolov3模型对输入图片进行预测推理，并将结果打印到输出图片上。（使用了动态aipp特性） |
| YOLOV3_dynamic_batch _detection_picture |
c++ | >3.0.0 | A200DK/A300 | 基于Caffe YOLOv3网络实现目标检测。（动态Batch/动态分辨率） |
| faste_RCNN_VOC_detection _dynamic_resolution |
c++ | >3.0.0 | A200DK/A300 | 使用faster_rcnn模型对输入图片进行预测推理，并将结果打印到输出图片上。 |
| WAV_to_word | c++ | >3.0.0 | A200DK/A300 | 使用语音转换模型对输入语音进行推理。 |
| colorization | c++ | >3.0.0 | A200DK/A300 | 使用colorization模型对输入的黑白图片进行上色推理。 |
| colorization _video |
c++ | >3.0.0 | A200DK/A300 | 使用黑白图像上色模型对输入的黑白视频进行推理。 |
| YOLOV3_coco_detection _multi_thread_VENC |
c++ | >3.0.0 | A200DK/A300 | 使用yolov3模型对输入视频进行分类推理。（多线程处理） |
| face_recognition _camera |
c++ | 3.1.0 | A200DK | 通过摄像头对视频中的人脸信息进行预测，与已注册的人脸进行比对，预测出最可能的用户。 |
| googlenet_imagenet _multi_batch |
python | >3.0.0 | A200DK/A300 | 使用googlenet模型对输入图片进行分类推理。（多batch） |
| googlenet_imagenet _picture |
python | >3.0.0 | A200DK/A300 | 使用googlenet模型对输入图片进行分类推理。 |
| YOLOV3_coco_detection _picture |
python | >3.0.0 | A200DK/A300 | 使用yolov3模型对输入图片进行预测推理，并将结果打印到输出图片上。 |
| YOLOV3_mask_detection _picture |
python | >3.0.0 | A200DK/A300 | 实现了对图片中的口罩、人脸、人信息进行预测的功能。 |
| YOLOV3_mask_detection _video |
python | >3.0.0 | A200DK | 实现了对视频中的口罩、人脸、人信息进行预测的功能。 |
| face_detection _camera |
python | >3.0.0 | A200DK | 使用人脸检测模型对树莓摄像头中的即时视频进行人脸检测。 |
| colorization _picture |
python | >3.0.0 | A200DK/A300 | 使用colorization模型对输入的黑白图片进行上色推理。 |
| colorization _video |
python | >3.0.0 | A200DK/A300 | 使用黑白图像上色模型对输入的黑白视频进行推理。 |
请按照各样例下的Readme进行样例部署运行。
参考官网昇腾文档获取相关文档。
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