QAI AppBuilder 快速上手(5): 图像分类和识别应用实例-优快云博客

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Inception_v3是一种深度卷积神经网络模型，广泛应用于图像分类和识别任务。该模型是 Inception 系列的第三个版本，采用了一系列创新技术来提升性能和效率。Inception_v3 的架构中包含多个 Inception 模块，这些模块通过并行的卷积层和池化层来提取图像特征，从而提高了模型的表达能力。一个显著的特点是Inception_v3使用了因式分解卷积（factorized convolutions），例如将一个5×5卷积分解为两个3×3卷积，这样做不仅减少了计算量，还提高了模型的计算效率。此外，Inception_v3 引入了批量归一化（batch normalization）技术，这有助于加速训练过程并提高模型的稳定性和收敛速度。Inception_v3 在 ImageNet 数据集上进行了训练，并在多个图像分类任务中表现出色，取得了较高的准确率。由于其高效的架构设计和出色的性能，Inception_v3 被广泛应用于各种计算机视觉任务中，如物体检测、图像分割和图像生成等。总的来说，Inception_v3是一个强大且高效的图像处理工具，适用于需要高精度和高性能的应用场景。

本文章主要介绍使用 Inception_v3模型进行图像识别分类及如何配置QAI AppBuilder快速上手及环境配置工具和环境。包括了准备需要处理的图像数据，加载 Inception_v3模型，运行示例代码进行图像识别处理，查看处理后结果数据等步骤。通过这些步骤，可以更加熟悉地使用 Inception_v3模型并进行图像识别分类工作。

前置条件

高通 Windows on Snapdragon
各平台账号，包括：GitHub、高通 Software Center

操作方法及步骤

1. 快捷使用inception_v3图像识别应用

执行前准备

确保在设备中已经搭建好对应的Python及QNN环境，具体方法请参考：QAI-AppBuilder快速上手及环境配置

打开Powershell终端，在Python虚拟环境中执行以下命令：

python inception_v3\inception_v3.py

输入图像：

标签文件：

imagenet_classes.txt文件是一个包含ImageNet数据集分类标签的文件。它列出了所有类别标签，每个标签对应一个特定的类别名称。在使用基于 ImageNet 数据集训练的预训练模型进行预测时，模型会输出一个类别索引。通过查找imagenet_classes.txt 文件中的索引，可以找到对应的类别名称，从而判断预测结果的具体类别。标签文件会通过脚本下载到本地，下载链接：imagenet_classes.txt