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# 下载用于开发的源代码

> 设置 Qualcomm SDK 并下载源代码,以开发 AI/ML 应用和插件代码。

开发应用和插件代码需要 Standard SDK(SDK)。有关设置 SDK 以及下载和编译源代码的说明,请参阅 [Concepts of Building Native GStreamer Application](https://imsdkdocs.qualcomm.com/qimsdk-overview/building-native-app)。

<img src="https://mintlify.s3.us-west-1.amazonaws.com/qualcomm-prod/zh/AI-Developer-Workflow-Ubuntu/_images/develop-own-app-imsdk-plugins.png" alt="Qualcomm IM SDK 预处理和后处理 ML 插件" />

AI/ML 应用由 IM SDK 的预处理(`qtimlvconverter`)、推理(`qtimltflite`、`qtimlqnn`、`qtimlonnx`、`qtimlsnpe`)和后处理(`qtimlpostprocess`)插件构建而成。有关这些插件如何映射到管线和硬件引擎,请参阅 [IM SDK 概述](../topic/develop-your-own-application-im-sdk);有关完整的插件目录,请参阅 Discover SDKs 中的[插件参考](https://imsdkdocs.qualcomm.com/plugin-reference/introduction)。

**预处理插件**

| 插件                | 功能                                   |
| ----------------- | ------------------------------------ |
| `qtimlvconverter` | 将传入的视频缓冲区转换为神经网络张量,同时执行所需的格式转换和大小调整。 |

**后处理插件**

| 插件                 | 功能                                |
| ------------------ | --------------------------------- |
| `qtimlpostprocess` | 一个可定制的插件,提供用于对推理插件的张量输出进行后处理的库接口。 |

`qtimlpostprocess` 插件支持以下模块类型。每种模块类型处理特定用例的后处理。

| 模块类型                   | 功能                             |
| ---------------------- | ------------------------------ |
| `audio-classification` | 对音频分类用例的输出张量执行后处理。             |
| `image-classification` | 对图像分类用例的输出张量执行后处理。             |
| `image-segmentation`   | 对像素级用例(例如图像分割和深度映射)的输出张量执行后处理。 |
| `object-detection`     | 对目标检测用例的输出张量执行后处理。             |
| `pose-estimation`      | 对姿态估计用例的输出张量执行后处理。             |
| `super-resolution`     | 对视频超分辨率用例的输出张量执行后处理。           |

`qtimlpostprocess` 插件支持以下用例及相关模型。

| **Qualcomm IM SDK 支持的用例** | **支持的模型**                                                             |
| ------------------------- | --------------------------------------------------------------------- |
| 分类                        | 诸如 Mobilenet 之类的模型。目前 Qualcomm AI Hub 支持 11 个分类模型。新模型会持续添加到 AI Hub 中。 |
| 检测                        | 诸如 ssd-mobilenet、yolov5、yolo-nas 和 yolov8 之类的模型                       |
| 分割                        | 诸如 deeplabv3\_resnet 和 ffnet 之类的模型                                    |
| 姿态检测                      | 诸如 posenet\_mobilenet 之类的模型                                           |
| 超分辨率                      | 诸如 QuickSRNet、XLSR 等模型                                                |

<Note>
  有关经过验证的 Qualcomm AI Hub 模型和即开即用的管线示例,请参阅 [Discover SDKs → IM SDKs](https://imsdkdocs.qualcomm.com)。

  您可以使用许多具有类似后处理需求的其他模型。但是,建议在集成您自己的模型之前,先在相关的 Qualcomm IM SDK 插件中验证后处理支持。
</Note>