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# 使用自定义训练模型运行示例应用程序

> 将自定义模型与示例应用程序集成。

本指南说明如何修改现有的 Qualcomm IM SDK 参考应用程序，使其与自定义训练的模型配合工作。本指南以自定义训练的 YOLOv8 模型为例。

## 使用自定义训练的 YOLOv8 LiteRT 模型

Qualcomm IM SDK 参考应用程序使用 YOLOv8 模型进行目标检测。本示例说明如何在当前参考应用程序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. 在参考应用程序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程序。

### 更新标签文件

Qualcomm IM SDK 参考应用程序要求标签为 JSON 格式。请更新标签文件中每个条目的 `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目标检测

要使用 LiteRT 运行时以及您的自定义模型和标签文件运行目标检测，请完成以下步骤：

1. 在主机上，设置用户环境变量：

   ```shell theme={null}
   export USER=root
   ```

2. 将模型复制到设备：

   ```shell theme={null}
   scp yolov8_custom.tflite $USER@<IP_ADDRESS_OF_TARGET_DEVICE>:/etc/models/
   ```

3. 将标签文件复制到设备：

   ```shell theme={null}
   scp yolov8_custom.json $USER@<IP_ADDRESS_OF_TARGET_DEVICE>:/etc/labels/
   ```

4. 使用 SSH 登录设备：

   ```shell theme={null}
   ssh $USER@<IP_ADDRESS_OF_TARGET_DEVICE>
   ```

5. 编辑 `/etc/configs/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"
   }
   ```

6. 运行示例应用程序：

   ```shell theme={null}
   gst-ai-object-detection --config-file=/etc/configs/config_detection.json
   ```

## 注意事项

* 要显示所有可用选项，请运行：

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

* 要停止应用程序，请按 `Ctrl+C`。