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    • OE开发包示例介绍

    算法工具链覆盖了模型训练（浮点训练和量化训练，可选）、转换、性能/精度验证、部署和推理等关键步骤。为了方便您快速体验和学习，OE开发包中提供了丰富、全面的示例。为了方便了解和使用这些示例，本文将对这些示例进行详细介绍。

    首先，在获取OE开发包后，解压后的示例包目录结构如下所示：

    samples  # 示例包
├── ai_toolchain 
|   ├── horizon_model_convert_sample  # 浮点模型转定点模型的转换示例
|   ├── horizon_model_train_sample    # 浮点模型训练框架示例
|   └── model_zoo                     # 模型库，用于放置工具链示例模型编译的源模型和runtime模型
├── model_zoo -> ai_toolchain/model_zoo 
└── ucp_tutorial                      # 统一计算平台UCP的示例包，提供UCP必要的依赖以及相关示例

    samples目录中提供了模型训练示例、浮点模型转定点模型示例以及统一计算平台UCP的相关示例。如下为工具链各阶段使用的一般流程和示例的分布：

    oe_package_sample

    在上图工具链的使用流程中，这些示例对应着不同的使用阶段：

    • 模型转换示例包含了模型PTQ转换阶段的模型检查、校准数据处理、模型量化编译、单张图片推理和精度评估等过程。
    • 模型训练示例包含了浮点模型训练（可选）和QAT量化训练（可选）阶段的数据集打包脚本、模型config文件、训练脚本以及其它工具脚本，当应用模型精度调优手段后仍未达到预期精度时，可以尝试QAT量化训练策略。
    • UCP板端部署示例，包含视觉处理、模型推理、高性能算子库、自定义算子及目标检测全流程等示例，模型推理示例中提供了模型部署阶段的编译脚本、运行脚本和源代码。

    模型转换示例（horizon_model_convert_sample）

    工具链在samples/ai_toolchain/horizon_model_convert_sample文件夹下提供了模型转换示例，示例包目录结构如下所示：

    ├── 01_common          # 校准数据、数据加载、预处理代码
├── 03_classification  # 分类模型转换示例
├── 04_detection       # 检测模型转换示例
├── 07_segmentation    # 分割模型转换示例

    OE包内不仅提供了PTQ模型转换示例，另外还包含了模型检查、校准数据预处理、转换编译、推理等一键运行脚本。

    以horizon_model_convert_sample/03_classification目录下的03_resnet50为例，介绍相关脚本的作用：

    ├── 00_init.sh            # 获取示例对应的校准数据集和原始模型脚本
├── 01_check.sh           # 模型检查脚本
├── 02_preprocess.sh      # 校准数据预处理脚本
├── 03_build.sh           # 模型量化编译脚本
├── 04_inference.sh       # 单张图片推理脚本
├── 05_evaluate.sh        # 精度评测脚本
├── resnet50_config.yaml  # 模型编译yaml配置文件
├── postprocess.py        # 模型后处理代码
├── preprocess.py         # 数据预处理代码
└── README.cn.md

    PTQ模型转换示例的使用教程请参考PTQ模型转换示例章节的介绍。

    模型训练示例（horizon_model_train_sample）

    工具链在samples/ai_toolchain/horizon_model_train_sample目录下提供了模型训练示例，示例包结构如下所示：

    ├── plugin_basic        # horizon_plugin_pytorch基础示例
└── scripts               
    ├── configs         # 模型配置文件
    │   ├── bev
    │   ├── classification
    │   ├── detection
    │   ├── disparity_pred
    │   ├── keypoint
    │   ├── lane_pred
    │   ├── lidar_bevfusion
    │   ├── lidar_multi_task
    │   ├── map
    │   ├── occ
    │   ├── segmentation
    │   ├── track_pred
    │   └── traj_pred
    ├── examples        # 去除config机制的示例
    └── tools           # 执行脚本
        ├── calops.py
        ├── compare_dump_data.py
        ├── compile_perf_hbir.py
        ├── create_data.py
        ├── dataset_converters
        ├── datasets
        ├── export_hbir.py
        ├── export_onnx.py
        ├── gen_camera_param_nusc.py
        ├── homography_generator.py
        ├── infer_hbir.py
        ├── model_checker.py
        ├── predict.py
        ├── quant_analysis.py
        ├── reference_points_generator.py
        ├── gen_reference_points_nusc.py
        ├── train.py
        └── validation_hbir.py

    通常只需要使用以下命令就可以实现模型的训练：

    python3 tools/${TOOLS} --config configs/${CONFIGS}

    • ${CONFIGS} 需要配置为configs文件夹中模型训练对应的 config 文件路径，它定义了模型结构、数据集加载、以及整套的训练流程，示例中提供了包括分类、检测、分割和光流估计任务等模型。

    • tools文件夹提供了包含数据集处理、模型训练、转换编译、计算量统计等执行脚本，相关脚本的功能如下:

      • calops.py：网络模型计算量统计工具。

      • compile_perf_hbir.py：编译和perf工具。

      • create_data.py：数据集预处理工具，用于预处理Kitti3D雷达数据集。

      • dataset_converters：文件夹下提供了不同数据集格式转换脚本。

      • datasets：文件夹下提供了数据集打包和数据可视化脚本。

      • export_hbir.py：HBIR模型导出工具。

      • export_onnx.py：ONNX模型导出工具，导出的ONNX模型只可用于可视化，不支持推理。

      • gen_camera_param_nusc.py：从nuscenes中获取相机内外参的脚本。

      • homography_generator.py：计算ego到图像的转换矩阵的脚本。

      • reference_points_generator.py：从单应性矩阵计算模型输入参考点的脚本。

      • gen_reference_points_nusc.py：从nuscenes中获取模型输入参考点的脚本。

      • infer_hbir.py：单图预测工具。

      • model_checker.py：模型检查工具。

      • predict.py：预测工具。

      • quant_analysis.py：精度debug工具。

      • train.py：模型训练脚本，支持浮点模型训练、量化训练功能。

      • validation_hbir.py：精度验证工具，提供上板完全对齐的结果。

    模型训练示例的使用教程请参考Horizon Torch Samples章节的介绍。

    统一计算平台示例（ucp_tutorial）

    工具链在samples/ai_toolchain/ucp_tutorial目录下提供了统一计算平台UCP的示例源代码和运行脚本，示例包结构如下所示：

    ucp_tutorial
├── all-round                     # 目标检测全流程示例
├── custom_operator               # 自定义算子示例
|   ├── dsp_sample                # DSP示例
|   └── gpu_sample                # 基于OpenCL接口调用板端GPU的开发示例
├── deps_aarch64                  # AArch64 公共依赖目录   
├── deps_x86                      # X86仿真 公共依赖目录   
├── dnn                           # DNN示例
|   ├── ai_benchmark              # AI Benchmark示例
|   └── basic_samples             # 模型推理基础示例
├── hpl                           # HPL示例
|   ├── code                      # 示例源码目录
|   └── hpl_samples               # HPL示例最小可执行环境
├── vp                            # VP示例
|   ├── code                      # 示例源码目录
|   └── vp_samples                # VP示例最小可执行环境
└── tools                         # 工具

    • all-round：目标检测全流程示例，详细介绍及使用教程请参考 目标检测全流程示例 章节的介绍。

    • custom_operator：自定义算子示例，包含DSP示例和基于OpenCL接口调用板端GPU的开发示例，详细介绍及使用教程请参考 UCP-自定义算子 章节的介绍。

    • deps_aarch64：AArch64公共依赖目录，包含UCP依赖库及头文件等内容。

    • deps_x86：X86仿真公共依赖目录。

    • dnn：DNN示例，包括：

      • ai_benchmark，提供了嵌入式应用开发常见模型的性能和精度评测示例，详细介绍及使用教程请参考 AI Benchmark使用说明 章节的介绍。

      • basic_samples，提供了模型推理相关由浅及深的使用示例，旨在帮助您熟悉和学习模型推理相关的接口以及各种进阶功能，详细介绍及使用教程请参考 基础示例包使用说明 章节的介绍。

    • hpl：HPL示例，包括示例源码及最小可执行环境，详细介绍及使用教程请参考 高性能算子库-示例 章节的介绍。

    • vp：VP示例，包括示例源码及最小可执行环境，详细介绍及使用教程请参考 视觉处理开发-示例 章节的介绍。

    • tools：统一计算平台UCP提供的工具。