AXERA-TECH/ax-samples

解决的问题

本项目提供了在 AXERA-TECH AI SoC（片上系统）硬件上运行常见深度学习模型的参考实现。它弥合了开源 AI 算法与专用边缘计算硬件之间的差距，使开发者能够快速评估性能并适配模型以进行部署。

工作原理

该仓库包含按特定芯片架构组织的 C++ 源代码示例。每个示例都展示了完整的流水线：预处理、NPU（神经网络处理单元）推理、后处理和结果输出。开发者使用基于 CMake 的交叉编译来为目标硬件构建这些程序，并利用提供的模型转换工具 (Pulsar2) 为 NPU 准备模型。

适用人群

本项目专为使用 AXERA-TECH 硬件的嵌入式系统工程师和 AI 开发者设计，他们需要在边缘设备、汽车芯片或如 AXera-Pi Pro 等开发板上部署计算机视觉和深度学习模型。

主要亮点

• 支持多种 AXERA-TECH 芯片，包括 AX650、AX637、AX630C、AX620Q、AX615 和 AX8860。
• 包含用于图像分类、目标检测、分割和姿态估计等常见任务的即用型代码。
• 提供结构化的基准测试数据，帮助开发者评估模型在特定硬件上的推理速度。
• 提供关于交叉编译以及与 Pulsar2 模型工具链集成的全面文档。