# Phân loại đối tượng bằng model mặc định
Ứng dụng mẫu *gst-ai-classification* minh họa khả năng của phần cứng trong việc phân loại luồng video.
Pipeline nhận luồng video từ camera, file source hoặc giao thức truyền phát thời gian thực (RTSP), thực hiện tiền xử lý, tiến hành suy luận trên phần cứng AI và hiển thị kết quả trên màn hình.
Ứng dụng *gst-ai-classification* là một phần của Qualcomm Intelligent Multimedia (QIM) SDK và có thể chạy ngay sau khi flash thiết bị. Bạn cần đẩy model và tệp nhãn lên thiết bị để chạy ứng dụng này.
## Tải xuống model và tệp nhãn
Ghi chú
Các mục sau đây sử dụng tên model phần giữ chỗ cho các model được tải xuống thông qua AI Hub. Cập nhật tên model trong các lệnh có tên model thích hợp khi được tải xuống thông qua AI Hub.
Để tải xuống model và tệp nhãn ngay trên thiết bị, hãy làm theo các bước bên dưới.
1. [Bật Wi-Fi và SSH](https://docs.qualcomm.com/bundle/publicresource/topics/80-70020-254/how_to.html#use-ssh).
>
>
> Thiết bị cần có kết nối Internet để tải xuống những phần cần thiết để chạy ứng dụng mẫu. Nếu bạn đã bật SSH và kết nối Internet bằng Wi-Fi, hãy bỏ qua bước này.
2. Đăng nhập vào thiết bị đích bằng SSH:
ssh root@
Copy to clipboard
3. Tải xuống script tự động hóa để tải model và tệp nhãn xuống các thư mục `/etc/models` và `/etc/labels` trên thiết bị đích:
curl -L -O https://raw.githubusercontent.com/quic/sample-apps-for-qualcomm-linux/refs/heads/main/download_artifacts.sh
Copy to clipboard
Ghi chú
Chạy script này trên thiết bị đích. Đảm bảo rằng thiết bị đích có kết nối Internet ổn định.
4. Đặt quyền cho script:
chmod +x download_artifacts.sh
Copy to clipboard
5. Chạy script với đối số cần thiết để tải model và tệp nhãn xuống thiết bị đích:
./download_artifacts.sh -v GA1.5-rel -c
Copy to clipboard
Thay `` bằng `QCS6490`, `QCS9075` hoặc `QCS8275`.
6. Theo mặc định, model YOLOv8 không có sẵn.
Hãy tải các model đó xuống bằng script được cung cấp hoặc xuất model bằng AI Hub APIs. Nếu bạn đang dùng ứng dụng `gst-ai-multistream-batch-inference`, hãy tạo model theo lô.
Tab Download them with a script
Tab Export them with AI Hub APIs
Tab Generate a batch model
1. Tạo [Tài khoản Qualcomm AI Hub](https://app.aihub.qualcomm.com/account/).
2. Chọn tên tài khoản > chuyển đến **Settings** ở góc trên bên phải > chọn API key.
3. Chạy các lệnh sau trên máy chủ Linux:
curl -L -O https://raw.githubusercontent.com/quic/sample-apps-for-qualcomm-linux/refs/heads/main/scripts/export_model.sh
Copy to clipboard
chmod +x export_model.sh
Copy to clipboard
Thay `` bằng key đã chọn:
./export_model.sh --api-key=
Copy to clipboard
Sau khi thực thi script, các model sẽ được tải xuống thư mục build.
4. Sao chép các model này sang thiết bị trong thư mục `/etc/models/`.
scp /build/yolov8_det_quantized/yolov8_det_quantized.tflite root@:/etc/models/
Copy to clipboard
- [YOLOv8-Detection-Quantized](https://github.com/quic/ai-hub-models/tree/main/qai_hub_models/models/yolov8_det)
- [Yolo-NAS-Quantized](https://github.com/quic/ai-hub-models/tree/main/qai_hub_models/models/yolonas)
Bản phát hành hiện tại (GA 1.5) sử dụng Qualcomm AI Runtime SDK v2.35.
Ví dụ, để xuất model YoloV8 QNN, hãy chạy lệnh sau đây:
>
>
> python -m qai_hub_models.models.yolov8_det.export --quantize w8a8 --target-runtime=qnn --chipset="qualcomm-qcs6490-proxy" --compile-options="--qairt_version 2.35" --profile-options "--qairt_version 2.35"
> Copy to clipboard
Ví dụ, để xuất model YoloV8 LiteRT, hãy chạy lệnh sau đây:
>
>
> python -m qai_hub_models.models.yolov8_det.export --quantize w8a8 --target-runtime=tflite --chipset="qualcomm-qcs6490-proxy"
> Copy to clipboard
Để thay đổi batch size của model, hãy cập nhật `` trong lệnh xuất sau:
python -m qai_hub_models.models..export --quantize w8a8 --batch-size --device "QCS6490 (Proxy)"
Copy to clipboard
7. Cập nhật các hằng số `q_offset` và `q_scale` của model LiteRT được lượng tử hóa trong tệp JSON. Để biết hướng dẫn, hãy xem [lấy hằng số của model](https://docs.qualcomm.com/doc/80-70020-15BV/topic/integrate-ai-hub-models.html#get-model-constants).
8. Nếu một model không có sẵn sau khi tải xuống cùng script, hãy tải model đó xuống từ [IoT-Qualcomm AI Hub](https://aihub.qualcomm.com/iot/models/) rồi sao chép model sang thiết bị đích bằng cách chạy lệnh sau trên máy chủ:
scp root@:/etc/models
Copy to clipboard
Ví dụ:
scp inception_v3_quantized.tflite root@:/etc/models
Copy to clipboard
Ghi chú
Nếu bạn muốn chạy ứng dụng mẫu từ shell UART, hãy remount hệ thống file với quyền đọc/ghi bằng lệnh sau trên thiết bị đích:
mount -o remount,rw /usr
Copy to clipboard
## Chạy ứng dụng mẫu
Quan trọng
Phần còn lại của tài liệu này áp dụng quy ước sau cho các vị trí tệp mặc định:
- `/etc/models/` cho tất cả tệp model
- `/etc/labels/` cho tất cả tệp nhãn
- `/etc/media/` cho tất cả tệp video
- `/etc/configs/` cho tất cả tệp cấu hình
Để chạy ứng dụng tham chiếu, hãy chạy các lệnh sau.
1. Script `download_artifacts.sh` sẽ tải tệp `video.mp4` mẫu xuống thư mục `/etc/media`. Nếu bạn muốn dùng tệp video của riêng mình, hãy đẩy tệp video đó lên thư mục `/etc/media` bằng lệnh bên dưới và cập nhật đường dẫn trong tệp cấu hình.
scp