# 运行 AI/ML 示例应用程序

Qualcomm Linux 的 AI/ML 功能需要与 Qualcomm AI Runtime SDK（Qualcomm® Neural Processing SDK 和 Qualcomm AI Engine direct）和 LiteRT（前身为 TFLite）模型结合使用。

- **[下载模型和标签文件](https://docs.qualcomm.com/doc/80-70018-50SC/topic/download-model-and-label-files.html)**  

下载 QCS6490、QCS9075 和 QCS8275 的模型和标签文件，以运行 AI/ML 示例应用程序。
- **[图像分类](https://docs.qualcomm.com/doc/80-70018-50SC/topic/gst-ai-classification.html)**  

**gst-ai-classification** 应用程序可以识别图像中的主体。这些用例使用 Qualcomm Neural Processing SDK、LiteRT 或 Qualcomm AI Engine Direct 模型。
- **[目标检测](https://docs.qualcomm.com/doc/80-70018-50SC/topic/gst-ai-object-detection.html)**  

**gst-ai-object-detection** 应用程序可以检测图像和视频中的对象。这些用例展示了使用 Qualcomm Neural Processing SDK runtime 执行 [YOLOv5](https://github.com/ultralytics/yolov5)、[YOLOv8](https://github.com/ultralytics/ultralytics) 和 [YOLO-NAS](https://github.com/Deci-AI/super-gradients/blob/master/YOLONAS.md)，使用 Qualcomm AI Engine Direct 执行 YOLOv8，以及使用 LiteRT 执行 YOLOv5 和 YOLOv8。
- **[姿态检测](https://docs.qualcomm.com/doc/80-70018-50SC/topic/gst-ai-pose-detection.html)**  

 **gst-ai-pose-detection** 应用程序可以检测图像或视频中对象的身体姿态。这些用例使用来自摄像头、文件或 RTSP 源的输入流，使用 LiteRT 和 Qualcomm AI Engine Direct 模型进行姿态检测，并将结果显示在屏幕上。
- **[图像分割](https://docs.qualcomm.com/doc/80-70018-50SC/topic/gst-ai-segmentation.html)**  

**gst-ai-segmentation** 应用程序可以将图像划分为不同且有意义的部分或段，并根据属性的相似性为每个同质段分配标签。使用 Qualcomm Neural Processing SDK runtime、Qualcomm AI Engine Direct runtime 和 LiteRT 进行图像分割。
- **[使用 Python 和容器进行图像分割](https://docs.qualcomm.com/doc/80-70018-50SC/topic/image-segmentation-using-python.html)**  

该应用程序可以使用 Qualcomm Neural Processing SDK 和 Python 绑定来执行图像分割，所有操作都在 Docker 容器内进行。
- **[并行推理](https://docs.qualcomm.com/doc/80-70018-50SC/topic/gst-ai-parallel-inference.html)**  

**gst-ai-parallel-inference** 应用程序可以对来自不同源（例如摄像头、文件或 RTSP 网络）的输入流执行目标检测、对象分类、姿态检测和图像分割。这些用例使用 LiteRT 模型进行目标检测、图像分割、分类和姿态检测。
- **[多输入/输出目标检测](https://docs.qualcomm.com/doc/80-70018-50SC/topic/gst-ai-multi-input-output-object-detection.html)**  

**gst-ai-multi-input-output-object-detection** 应用程序可以对来自各种来源（如摄像头、文件或 RTSP 等网络）的多个视频流执行目标检测。
- **[菊花链检测与分类](https://docs.qualcomm.com/doc/80-70018-50SC/topic/daisy-chain-detection-and-classification.html)**  

**gst-ai-daisychain-detection-classification** 应用程序可以使用摄像头、文件源或 RTSP 流执行级联目标检测和分类。用例涉及检测对象和对检测到的对象进行分类。
- **[菊花链检测和姿态估计](https://docs.qualcomm.com/doc/80-70018-50SC/topic/daisy-chain-detection-and-pose-detection.html)**  

**gst-ai-daisychain-detection-pose** 应用程序可以对摄像头、文件源或 RTSP 流执行级联目标检测和姿态检测。这些用例涉及检测对象并估计图像或视频中主体的身体姿态。
- **[视频单目深度估计](https://docs.qualcomm.com/doc/80-70018-50SC/topic/mono-depth-from-video.html)**  

**gst-ai-monodepth** 应用程序可以对实时摄像头流、文件或 RTSP 流推断源的深度。
- **[视频超分辨率](https://docs.qualcomm.com/doc/80-70018-50SC/topic/video-super-resolution.html)**  

**gst-ai-superresolution** 应用程序可以用低分辨率输入生成高分辨率视频帧。
- **[多流推理](https://docs.qualcomm.com/doc/80-70018-50SC/topic/multistream-inference.html)**  

**gst-ai-multistream-inference** 应用程序可对来自摄像头、文件或 RTSP 流的最多 32 个输入流执行 AI 推理（目标检测和分类）。
- **[多流批量推理](https://docs.qualcomm.com/doc/80-70018-50SC/topic/multistream-batch-inference.html)**  

**gst-ai-multistream-batch-inference** 应用程序显示对来自视频文件的最多 24 个输入流的批量 AI 推理（目标检测和分割）。
- **[AI 智能 codec](https://docs.qualcomm.com/doc/80-70018-50SC/topic/ai-smart-codec.html)**  

**gst-ai-smartcodec-example** 应用程序可减少摄像头或文件源的输入的网络带宽和存储资源。
- **[人脸检测](https://docs.qualcomm.com/doc/80-70018-50SC/topic/gst-ai-face-detection.html)**  

**gst-ai-face-detection** 应用程序从摄像头、文件或 RTSP 流中采集实时视频输入，并使用 Qualcomm AI Engine direct 和 LiteRT 人脸检测模型生成预览，在 HDMI 显示器上叠加显示 AI 模型输出。
- **[人脸识别](https://docs.qualcomm.com/doc/80-70018-50SC/topic/gst-ai-face-recognition.html)**  

**gst-ai-face-recognition** 应用程序从摄像头或 RTSP 流采集实时视频输入，并对这些输入执行人脸检测、人脸特征点定位和人脸识别。它使用 face\_det\_quantized 模型进行人脸检测，使用 `facemap_3dmm_quantized` 模型进行人脸特征点定位，使用 `face_attrib_net_quantized` 模型进行人脸识别标签标注。
- **[音频分类](https://docs.qualcomm.com/doc/80-70018-50SC/topic/audio-classification.html)**  

**gst-ai-audio-classification** 应用程序可以对文件源和麦克风的输入执行音频分类。显示分类结果和视频预览。
- **[元数据解析](https://docs.qualcomm.com/doc/80-70018-50SC/topic/gst-ai-metadata-parser.html)**  

**gst-ai-metadata-parser-example** 应用程序从摄像头、文件或 RTSP 源获取实时视频流输入，并将该流传递给 YOLO 模型来执行目标检测和预览。叠加有标签和边界框的 AI 模型输出将显示在 HDMI 显示器上。提取的元数据将记录在控制台中，并用于计算帧中的人数。
- **[AI USB 摄像头](https://docs.qualcomm.com/doc/80-70018-50SC/topic/ai-usb-camera.html)**  

**gst-ai-usb-camera-app** 从连接到 Qualcomm EVK 的 USB 网络摄像头传输视频流。该网络摄像头应可作为 /dev/videoX 设备访问。此外，您还可以执行目标检测并预览结果。

**Parent Topic:** [示例应用程序](https://docs.qualcomm.com/doc/80-70018-50SC/topic/example-applications.html)

Last Published: Nov 12, 2025

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