DX Model Zoo

DX Model Zoo 包含一些列已经编译过的目标分类，目标识别，图像分割，面部识别， 图片降噪等 dxnn 模型。 每个模型都提供原模型来源，onnx 模型，编译后的 dxnn 模型，编译配置文件下载，并附有的 benchmark， accuracy 等数据。

DX Model Link

链接： DX Model Zoo

DX Model Zoo

安装方法

信息

DX-Model-Zoo 仅支持在 X86 Ubuntu 20.04 LTS or 22.04 LTS 上使用

克隆 DX-ALL-SUITE 仓库

提示

请按照 DX-ALL-SUITE 克隆指定版本的 DX-ALL-SUITE 仓库

安装 DXMZ (Deepx Model Zoo)

手动安装

进入 dx-all-suite/dx-modelzoo 目录

X86 Ubuntu PC

cd dx-all-suite/dx-modelzoo
./install.sh

安装完成后会在当前路径下生成 ./venv-dx-modelzoo-local 虚拟环境，

X86 Ubuntu PC

source ./venv-dx-modelzoo-local/bin/activate

CLI 使用方法

列出模型列表

命令：

dxmz models

描述： 用于列出 Deepx Model Zoo 上的模型列表

X86 Ubuntu PC

dxmz models

模型准确率评估

命令：

dxmz eval <model_name> [--onnx <path> | --dxnn <path>] --data_dir <dataset_path>

描述： 用于测量指定模型的准确率

# To use onnx runtime:
dxmz eval <Model Name> --onnx <onnx file path> --data_dir <dataset root dir path>
# Example:
dxmz eval ResNet18 --onnx ./ResNet18.onnx --data_dir ./datasets/ILSVRC2012/val


# To use DX-Runtime:
dxmz eval <Model Name> --dxnn <dxnn file path> --data_dir <dataset root dir path>
# Example:
dxmz eval ResNet18 --dxnn ./ResNet18.dxnn --data_dir ./datasets/ILSVRC2012/val

DX-Model-Zoo 文档构建

提示

更多关于 DX-Model-Zoo 的使用方法，请构建详细文档查阅

安装 MkDocs

X86 Ubuntu PC

pip install mkdocs mkdocs-material mkdocs-video pymdown-extensions mkdocs-with-pdf markdown-grid-tables

构建文档

X86 Ubuntu PC

cd docs
mkdocs build

构建完成后会在 output_web 生成 dx-modelzoo_v0.1.0.pdf

启动文档服务

可以使用浏览器访问网页文档

X86 Ubuntu PC

mkdocs serve