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# 使用自定义训练模型运行示例应用

> 将自定义模型集成到示例应用中。

本指南说明如何修改现有的 Qualcomm IM SDK 参考应用,使其与自定义训练的模型一起工作。本文以自定义训练的 YOLOv8 模型为例。

## 使用自定义训练的 YOLOv8 LiteRT 模型

Qualcomm IM SDK 参考应用使用 YOLOv8 模型进行对象检测。此示例说明如何在当前的参考应用中运行自定义训练的 YOLOv8 变体。

要运行您自己的自定义训练 YOLOv8 模型,请完成以下步骤:

1. 在参考应用中,用您的新模型替换现有模型。
2. 使用您的自定义标签更新标签文件。
3. 使用更新后的模型运行参考应用。

### 更新标签文件

Qualcomm IM SDK 参考应用期望标签为 JSON 格式。请更新标签文件 yolov8\_custom.json 中每个条目的 `id`、`color` 和 `label` 值。

每个标签条目的格式为:

```json theme={null}
[
  {"id": 0, "color": "0x00FF00FF", "label": "person"}
]
```

例如:

```json theme={null}
[
  {"id": 0, "color": "0x00FF00FF", "label": "person"},
  {"id": 1, "color": "0x00FF00FF", "label": "bicycle"},
  {"id": 2, "color": "0x0000FFFF", "label": "car"},
  {"id": 3, "color": "0x00FF00FF", "label": "motorcycle"}
]
```

### 使用自定义模型运行对象检测

要使用 LiteRT 运行时结合您的自定义模型和标签文件运行对象检测,请完成以下步骤:

<Steps>
  <Step title="在主机上设置用户环境变量">
    ```shell theme={null}
    export USER=ubuntu
    ```
  </Step>

  <Step title="将模型复制到设备">
    ```shell theme={null}
    scp yolov8_custom.tflite $USER@<IP_ADDRESS_OF_TARGET_DEVICE>:/home/ubuntu/
    ssh $USER@<IP_ADDRESS_OF_TARGET_DEVICE>
    cp /home/ubuntu/yolov8_custom.tflite /etc/models/ 
    exit
    ```
  </Step>

  <Step title="将标签文件复制到设备">
    ```shell theme={null}
    scp yolov8_custom.json $USER@<IP_ADDRESS_OF_TARGET_DEVICE>:/home/ubuntu/
    ssh $USER@<IP_ADDRESS_OF_TARGET_DEVICE>
    cp /home/ubuntu/yolov8_custom.json /etc/labels/
    exit
    ```
  </Step>

  <Step title="使用 SSH 登录设备">
    ```shell theme={null}
    ssh $USER@<IP_ADDRESS_OF_TARGET_DEVICE>
    ```
  </Step>

  <Step title="编辑 config_detection.json 配置文件">
    ```json theme={null}
    {
      "file-path": "/etc/media/video.mp4",
      "ml-framework": "tflite",
      "yolo-model-type": "yolov8",
      "model": "/etc/models/yolov8_custom.tflite",
      "labels": "/etc/labels/yolov8_custom.json",
      "threshold": 40,
      "runtime": "dsp"
    }
    ```
  </Step>

  <Step title="运行示例应用">
    ```shell theme={null}
    gst-ai-object-detection --config-file=/etc/configs/config_detection.json
    ```
  </Step>
</Steps>

## 注意事项

* 要显示所有可用选项,请运行:

  ```shell theme={null}
  gst-ai-object-detection -h
  ```

* 要停止应用,请按 `Ctrl+C`。