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模型转换编译⼯具是使⽤python, C++开发的程序。 作⽤是把ONNX, Tensflow, Caffe平台训练好的模型，转换成NPU模型。这个模型是npu应⽤程序唯⼀识 别的⽹络结构模型，是应⽤SDK运⾏的必要参数。 模型转换编译⼯具主要包含两个部分：数据定点化和⽹络结构的转换。 常⻅的深度学习开发⼯具如Pytorch, Tesorflow, Caffe模型中包含每⼀个layer/ops训练好的参数，但是这 些参数都是浮点型的，⽽NPU只⽀持定点数据，所以，我们需要根据相关配置⽂件，对这些数据进⾏定点 化。 数据结构的转换，主要是把Pytroch, Tensorflow, Caffe模型中每⼀个layer/ops的相关配置信息，转换成 NPU⾃定义的⼀套数据结构，同时，根据需要增加⼀些额外的信息，供NPU使⽤。 最后将定点信息和转换后的⽹络结构，按照⼀定的格式保存到⽂件中，即npumodel⽂件。

中星微人工智能网络摄像机PC客户端是电脑端的npu视频控制程序，可在电脑测显示摄像头监控画面及npu处理过的检测信息，并可切换多种模型，配置模型参数 软件中集成了了人脸检测，人脸识别，面部表情识别，行人检测，车辆检测，行人检测六种智能模式。 人脸检测模式： 用人脸检测网络将摄像机画面中的物体进行分类，将像人脸的区域检测出来，可通过设置模型的人脸阈值参数调节检测准确率和将人脸得分过小的结果筛掉。 人脸识别模式： 用人脸检测网络将摄像机画面中的物体进行分类，将像人脸的区域检测出来，可通过设置模型的人脸阈值参数调节检测准确率和将人脸得分过小的结果筛掉，将检测到的人脸送给人脸识别网络，得出当前人脸的特征值与数据库中记录做比对，找到最接近的记录，判断得分是否高于比对阈值，高于设定的比对阈值即为本次人脸识别成功，比对阈值动态可根据实际应用场景进行调整，从而达到最佳应用效果。客户端可以添加一个新面孔到数据库中。

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