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上圖源自Snapdragon Neural Processing Engine SDK Reference Guide，它展示了一個Deep Learning Neural Network在SNPE環境下的Workflow。本repo主要關注Workflow中的第二個階段，當你擁有一個預訓練模型（以yolov5s.onnx為例），如何從Model Convert到SNPE Enabled App，如官方教程所言，主要有以下四個步驟：

• Model Convert：把.tf/.tflite/.onnx/caffe/caffe2/.pt等網絡預訓練模型轉換為一個能夠被SNPE加載的DLC文件。
• ModelQuantize：量化模型，以便能在Hexagon DSP上運行（可選項）。
• SNPETask：使用SNPE runtime加載模型并完成推理。
• YOLOv5s：Pre-process（處理輸入）和Post-process（處理輸出）。

經過這幾步之后我們就能夠得到一個能夠應用于實際工程項目中的推理SDK。

源碼鏈接：

GitHub - gesanqiu/SNPE_Tutorial: A simple tutorial of SNPE.A simple tutorial of SNPE. Contribute to gesanqiu/SNPE_Tutorial development by creating an account on GitHub.https://github.com/gesanqiu/SNPE_Tutorial視頻教學：

基于高通SNPE推理引擎的yolov5目標檢測算法——項目簡介_嗶哩嗶哩_bilibiliGithub地址：https://github.com/gesanqiu/SNPE_TutorialSNPE下載地址：https://developer.qualcomm.com/software/qualcomm-neural-processing-sdkSNPE官方文檔地址：https://developer.qualcomm.com/sites/default/files/docs/snpe, 視頻播放量 17、彈幕量 0、點贊數 0、投硬幣枚數 0、收藏人數 2、轉發人數 0, 視頻作者 清和やよい, 作者簡介 負責的將親身經歷和內心情感表達出來。，相關視頻：基于高通SNPE推理引擎的yolov5目標檢測算法——源碼分析（1），基于高通SNPE推理引擎的yolov5目標檢測算法——源碼分析（2），讓ChatGPT作為馬科長會如何回答記者的提問，強推，計算機博士帶你逐行詳解YOLOV8代碼！YOLOV8目標檢測算法環境部署與模型訓練教程，學不會來打我！，【多模態+知識圖譜】2023最好創新的研究方向！從原理推導到項目實戰！一天就能學會！——人工智能|AI|多模態|知識圖譜|機器學習|深度學習|計算機視覺，【完整版】如何逼自己一個月快速入門PyTorch（附課程源碼）絕對通俗易懂！，人生苦短，我學 線性回歸、邏輯回歸、KNN、決策樹、SVM、隨機森林、PCA、k-means八大算法直接一口氣學到爽！！！-人工智能/機器學習/算法，YOLOv7旋轉目標追蹤，目前b站講的最好的【時間序列預測】！國內頂尖學府北大強推的 LSTM+Informer時間序列預測源碼解讀+時間序列airma模型—pandas/機器，免費送ChatGPT賬號啦https://www.bilibili.com/video/BV1p24y1n7M6/?spm_id_from=444.41.list.card_archive.click&vd_source=dbab91d49299bee362c0be8725a8da70

總結

以上是生活随笔為你收集整理的基于高通SNPE推理引擎的yolov5目标检测算法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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