ModelBox-AI应用开发：动物目标检测【玩转华为云】

本文分享自华为云社区《ModelBox-AI应用开发：动物目标检测【玩转华为云】》，作者：阳光大猫。

在本文中，我们将介绍如何使用ModelBox开发一个动物目标检测的AI应用。通过准备环境、创建工程、应用开发、运行应用等步骤，我们可以轻松地创建一个HTTP服务，实现动物目标检测功能。同时，我们还将了解到图片标注、数据处理和模型训练方法，以及对应的推理应用逻辑。

一、准备环境

ModelBox端云协同AI开发套件（Windows）环境准备【视频教程】

二、应用开发

1. 创建工程

在 ModelBox sdk目录下使用 create.bat 创建 yolov7_pet 工程。

create.bat 工具的参数中， -t 表示所创建实例的类型，包括 server （ ModelBox 工程）、 python （Python功能单元）、 c++ （C++功能单元）、 infer （推理功能单元）等； -n 表示所创建实例的名称，开发者自行命名。

2. 创建推理功能单元

在 ModelBox sdk目录下使用 create.bat 创建 yolov7_infer 推理功能单元。

create.bat 工具使用时， -t infer 即表示创建的是推理功能单元； -n xxx_infer 表示创建的功能单元名称为 xxx_infer ； -p yolov7_infer 表示所创建的功能单元属于 yolov7_infer 应用。

a. 下载转换好的模型

运行此 Notebook 下载转换好的ONNX格式模型

b. 修改模型配置文件

模型和配置文件保持在同级目录下

3. 创建后处理功能单元

在 ModelBox sdk目录下使用 create.bat 创建 yolov7_post 后处理功能单元

a. 修改配置文件

b. 修改逻辑代码

4. 修改流程图

yolov7_pet 工程 graph 目录下存放流程图，默认的流程图 yolov7_pet.toml 与工程同名，其内容为（以Windows版 ModelBox 为例）：

5. 准备动物图片和测试脚本

a. 动物图片

yolov7_pet 工程 data 目录下存放动物图片文件夹 test_imgs

b. 测试脚本

yolov7_pet 工程 data 目录下存放测试脚本 test_http.py

三、运行应用

在 yolov7_pet 工程目录下执行 .\bin\main.bat 运行应用：

HTTP服务启动后可以在另一个终端进行请求测试，进入 yolov7_pet 工程目录 data 文件夹中使用 test_http.py 脚本发起HTTP请求进行测试：

四、小结

本章我们介绍了如何使用ModelBox开发一个动物目标检测的AI应用，我们只需要准备模型文件以及简单的配置即可创建一个HTTP服务。同时我们可以了解到图片标注、数据处理和模型训练方法，以及对应的推理应用逻辑。

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