hb_eval_preprocess工具
用于对模型精度进行评估时，在x86环境下对图片数据进行预处理。所谓预处理是指图片数据在送入模型之前的特定处理操作（比如：图片resize、crop和padding等）。 使用hb_eval_preprocess工具对图片进行预处理并生成二进制文件的基本流程，如图所示：
注意
上板模型仅支持AIbenchmark PTQ示例模型，包括如下模型：
mobilenetv1、mobilenetv2、resnet50、googlenet、efficientnet_lite0、efficientnet_lite1、 efficientnet_lite2、efficientnet_lite3、efficientnet_lite4、vargconvnet、efficientnasnet_m、efficientnasnet_s、resnet18、yolov2_darknet19、 yolov3_darknet53、yolov5x、ssd_mobilenetv1、centernet_resnet101、yolov3_vargdarknet、deeplabv3plus_efficientnetb0、fastscnn_efficientnetb0、 deeplabv3plus_efficientnetm1、deeplabv3plus_efficientnetm2。
使用方法
命令行参数
输出内容说明
hb_eval_preprocess 命令将会在 --output_dir 指定的路径下生成图片二进制文件。
小技巧
更多关于 hb_eval_preprocess 工具在上板模型精度评估中的应用示例请参见 数据预处理 一节内容。