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Signed-off-by: lijian <lijian6@sugon.com>

.gitignore

+# This file is used to ignore files which are generated
+# ----------------------------------------------------------------------------
+
+build/*
+depend/*
+.vscode/*
+core.*
+
+# qtcreator generated files
+*.pro.user*
+
+# VS
+*.sdf
+*.opensdf
+*.ilk
+*.pdb
+*.exp
+
+# Compiled Object files
+*.slo
+*.lo
+#*.o
+*.obj
+
+# Precompiled Headers
+*.gch
+*.pch
+
+# Compiled Dynamic libraries
+*.dylib
+#*.so
+
+# Fortran module files
+*.mod
+*.smod
+
+# Compiled Static libraries
+*.lai
+*.la
+#*.a
+
+# Executables
+*.exe
+*.out
+*.app
+
+# xemacs temporary files
+*.flc
+
+# Vim temporary files
+.*.swp

Doc/YOLOV3.md

+# YOLOV3检测器
+
+## 模型简介
+
+YOLOV3是由Joseph Redmon和Ali Farhadi在《YOLOv3: An Incremental Improvement》论文中提出的单阶段检测模型，算法首先通过特征提取网络对输入提取特征，backbone部分由YOLOV2时期的Darknet19进化至Darknet53加深了网络层数，引入了Resnet中的跨层加和操作；然后结合不同卷积层的特征实现多尺度训练，一共有13x13、26x26、52x52三种分辨率，分别用来预测大、中、小的物体；每种分辨率的特征图将输入图像分成不同数量的格子，每个格子预测B个bounding box，每个bounding box预测内容包括: Location(x, y, w, h)、Confidence Score和C个类别的概率，因此YOLOv3输出层的channel数为B*(5 + C)。YOLOv3的loss函数也有三部分组成：Location误差，Confidence误差和分类误差。
+
+<img src="../Images/YOLOV3_02.jpg" alt="YOLOV3_02" style="zoom:;" />
+
+本示例采用如下的开源实现：https://github.com/ultralytics/yolov3, 作者在V9.6.0版本中提供多种不同的YOLOV3预训练模型，其中包括yolov3、yolov3-fixed、yolov3-spp、yolov3-tiny四个版本。本示例选择yolov3-tiny.pt预训练模型进行构建MIGraphX推理，下载YOLOV3的预训练模型yolov3-tiny.pt保存在Pytorch_YOLOV3工程的weights目录。
+
+## 模型转换
+
+官方提供的YOLOV3源码中包含导出onnx模型的程序，通过下面的步骤可以将yolov3-tiny.pt转换成onnx格式：
+
+```
+# 进入Pytorch_YOLOV3工程根目录
+cd <path_to_Pytorch_YOLOV3>
+
+# 环境配置，torch、torchvision手动安装
+pip install -r requirements.txt
+
+# 导出onnx模型
+python export.py --weights yolov3.pt --imgsz 416 416 --include onnx
+```
+
+注意：官方源码提供的模型转换的程序中包含更多的功能，例如动态shape模型的导出，可根据需要进行添加相关参数。
+
+## 检测器参数设置
+
+samples工程中的Resource/Configuration.xml文件的DetectorYOLOV3节点表示YOLOV3检测器的参数，相关参数主要依据官方推理示例进行设置。各个参数含义如下：
+
+- ModelPath：yolov3模型存放路径
+- ClassNameFile：coco数据集类别文件存放路径
+- UseFP16：是否使用FP16推理模式
+- NumberOfClasses：检测类别数量
+- ConfidenceThreshold：置信度阈值，用于判断anchor内的物体是否为正样本
+- NMSThreshold：非极大值抑制阈值，用于消除重复框
+- ObjectThreshold：用于判断anchor内部是否有物体
+
+```
+<ModelPath>"../Resource/Models/Detector/YOLOV3/yolov3-tiny.onnx"</ModelPath>
+<ClassNameFile>"../Resource/Models/Detector/YOLOV3/coco.names"</ClassNameFile>
+<UseFP16>0</UseFP16><!--是否使用FP16-->
+<NumberOfClasses>80</NumberOfClasses><!--类别数(不包括背景类)，COCO:80,VOC:20-->
+<ConfidenceThreshold>0.2</ConfidenceThreshold>
+<NMSThreshold>0.4</NMSThreshold>
+<ObjectThreshold>0.4</ObjectThreshold>
+```
+
+## 模型初始化
+
+模型初始化首先通过parse_onnx()函数加载YOLOV3的onnx模型，并可以通过program的get_parameter_shapes()函数获取网络的输入属性。完成模型加载之后需要使用compile()方法编译模型，编译模式使用migraphx::gpu::target{}设为GPU模式，编译过程主要基于MIGraphX IR完成各种优化。同时如果需要使用低精度量化进行推理，可以使用quantize_fp16()函数实现。
+
+```
+ErrorCode DetectorYOLOV3::Initialize(InitializationParameterOfDetector initializationParameterOfDetector)
+{
+    ...
+    
+    //模型加载
+    net = migraphx::parse_onnx(modelPath);
+    LOG_INFO(logFile,"succeed to load model: %s\n",GetFileName(modelPath).c_str());
+
+    // 获取模型输入属性
+    std::pair<std::string, migraphx::shape> inputAttribute=*(net.get_parameter_shapes().begin());
+    inputName=inputAttribute.first;
+    inputShape=inputAttribute.second;
+    inputSize=cv::Size(inputShape.lens()[3],inputShape.lens()[2]);// NCHW
+
+    // 设置模型为GPU模式
+    migraphx::target gpuTarget = migraphx::gpu::target{};
+
+    // 量化    
+    if(useFP16)
+    {
+        migraphx::quantize_fp16(net);
+    }
+
+    // 编译模型
+    migraphx::compile_options options;
+    options.device_id=0; // 设置GPU设备，默认为0号设备(>=1.2版本中支持)
+    options.offload_copy=true; // 设置offload_copy
+    net.compile(gpuTarget,options);
+    LOG_INFO(logFile,"succeed to compile model: %s\n",GetFileName(modelPath).c_str());
+
+    ...
+}
+```
+
+## 模型推理
+
+### 预处理
+
+在将数据输入到模型之前，需要对图像做如下预处理操作：
+
+- 转换数据排布为NCHW
+- 归一化[0.0, 1.0]
+- 将输入数据的尺寸变换到YOLOV3输入大小（1，3，416，416）
+
+```
+ErrorCode DetectorYOLOV3::Detect(const cv::Mat &srcImage, std::vector<ResultOfDetection> &resultsOfDetection)
+{
+   ...
+
+    // 预处理并转换为NCHW
+    cv::Mat inputBlob;
+    blobFromImage(srcImage,   // 输入数据
+                    inputBlob,  // 输出数据
+                    1 / 255.0,  //归一化
+                    inputSize,  //YOLOV3输入尺寸，本示例为416x416
+                    Scalar(0, 0, 0),  //未减去均值
+                    true,  //转换RB通道
+                    false);
+                    
+    ...
+}
+```
+
+### 前向推理
+
+完成图像预处理以及YOLOV3目标检测相关参数设置之后开始执行推理，利用migraphx推理计算得到YOLOV3模型的输出数据。
+
+```
+ErrorCode DetectorYOLOV3::Detect(const cv::Mat &srcImage, std::vector<ResultOfDetection> &resultsOfDetection)
+{
+
+	...
+    // 输入数据
+    migraphx::parameter_map inputData;
+    inputData[inputName]= migraphx::argument{inputShape, (float*)inputBlob.data};
+
+    // 推理
+    std::vector<migraphx::argument> inferenceResults = net.eval(inputData);
+
+    // 获取推理结果
+    std::vector<cv::Mat> outs;
+    migraphx::argument result = inferenceResults[0]; 
+
+    // 转换为cv::Mat
+    migraphx::shape outputShape = result.get_shape();
+    int shape[]={outputShape.lens()[0],outputShape.lens()[1],outputShape.lens()[2]};
+    cv::Mat out(3,shape,CV_32F);
+    memcpy(out.data,result.data(),sizeof(float)*outputShape.elements());
+    outs.push_back(out);
+    
+    ...
+}
+```
+
+YOLOV3的MIGraphX推理结果inferenceResults是一个std::vector< migraphx::argument >类型，YOLOV3的onnx模型包含一个输出，所以result等于inferenceResults[0]，result包含三个维度：outputShape.lens()[0]=1表示batch信息，outputShape.lens()[1]=10647表示生成anchor数量，outputShape.lens()[2]=85表示对每个anchor的预测信息。同时可将85拆分为4+1+80，前4个参数用于判断每一个特征点的回归参数，回归参数调整后可以获得预测框，第5个参数用于判断每一个特征点是否包含物体，最后80个参数用于判断每一个特征点所包含的物体种类。获取上述信息之后进行anchors筛选，筛选过程分为两个步骤：
+
+- 第一步根据objectThreshold阈值进行筛选，大于该阈值则判断当前anchor内包含物体，小于该阈值则判断无物体；
+
+- 第二步根据confidenceThreshold阈值进行筛选，当满足第一步阈值anchor的最大置信度得分maxClassScore大于该阈值，则进一步获取当前anchor的坐标信息和预测物体类别信息，小于该阈值则不做处理。
+
+```
+ErrorCode DetectorYOLOV3::Detect(const cv::Mat &srcImage, std::vector<ResultOfDetection> &resultsOfDetection)
+{
+    ...
+    
+    //获取先验框的个数numProposal=10647
+    int numProposal = outs[0].size[1];
+    //获取每个anchor的预测信息数量numOut=85
+    int numOut = outs[0].size[2];
+    //变换输出的维度
+    outs[0] = outs[0].reshape(0, numProposal);
+
+    //生成先验框
+    std::vector<float> confidences;
+    std::vector<cv::Rect> boxes;
+    std::vector<int> classIds;
+    //原图尺寸与模型输入尺寸的缩放比例
+    float ratioh = (float)srcImage.rows / inputSize.height, ratiow = (float)srcImage.cols / inputSize.width;
+
+    //计算cx,cy,w,h,box_sore,class_sore
+    int n = 0, rowInd = 0;
+    float* pdata = (float*)outs[0].data;
+    for (n = 0; n < numProposal; n++)
+    {
+        //获取当前anchor是否包含物体的概率值
+        float boxScores = pdata[4];
+        //第一次筛选，判断anchor内是否包含物体
+        if (boxScores > yolov3Parameter.objectThreshold)
+        {
+            //获取每个anchor内部预测的80个类别概率信息
+            cv::Mat scores = outs[0].row(rowInd).colRange(5, numOut);
+            cv::Point classIdPoint;
+            double maxClassScore;
+            /获取80个类别中最大概率值和对应的类别ID
+            cv::minMaxLoc(scores, 0, &maxClassScore, 0, &classIdPoint);
+            maxClassScore *= boxScores;
+            //第二次筛选，判断当前anchor的最大置信度得分是否满足阈值
+            if (maxClassScore > yolov3Parameter.confidenceThreshold)
+            {
+                const int classIdx = classIdPoint.x;
+                //将每个anchor坐标按缩放比例映射到原图
+                float cx = pdata[0] * ratiow;
+                float cy = pdata[1] * ratioh;
+                float w = pdata[2] * ratiow;
+                float h = pdata[3] * ratioh;
+                //获取anchor的左上角坐标
+                int left = int(cx - 0.5 * w);
+                int top = int(cy - 0.5 * h);
+
+                confidences.push_back((float)maxClassScore);
+                boxes.push_back(cv::Rect(left, top, (int)(w), (int)(h)));
+                classIds.push_back(classIdx);
+            }
+        }
+        rowInd++;
+        pdata += numOut;
+    }
+
+    ...
+}
+```
+
+为了消除重叠锚框，输出最终的YOLOV3目标检测结果，执行非极大值抑制对筛选之后的anchor进行处理，最后保存检测结果到resultsOfDetection中。
+
+```
+ErrorCode DetectorYOLOV3::Detect(const cv::Mat &srcImage, std::vector<ResultOfDetection> &resultsOfDetection)
+{    
+    ...
+    //执行non maximum suppression消除冗余重叠boxes
+    std::vector<int> indices;
+    dnn::NMSBoxes(boxes, confidences, yolov3Parameter.confidenceThreshold, yolov3Parameter.nmsThreshold, indices);
+    for (size_t i = 0; i < indices.size(); ++i)
+    {
+        int idx = indices[i];
+        int classID=classIds[idx];
+        string className=classNames[classID];
+        float confidence=confidences[idx];
+        cv::Rect box = boxes[idx];、
+        //保存每个最终预测anchor的坐标值、置信度分数、类别ID
+        ResultOfDetection result;
+        result.boundingBox=box;
+        result.confidence=confidence;// confidence
+        result.classID=classID; // label
+        result.className=className;
+        resultsOfDetection.push_back(result);
+    }
+    ...
+}
+```
+
+## 运行示例
+
+根据samples工程中的README.md构建成功C++ samples后，在build目录下输入如下命令运行该示例：
+
+```
+./MIGraphX_Samples 4
+```
+
+会在当前目录生成检测结果图像Result.jpg。
+
+![YOLOV3_01](../Images/YOLOV3_01.jpg)

Doc/YOLOV5.md

+# YOLOV5检测器
+
+## 模型简介
+
+YOLOV5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOV4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。具体包括：输入端的Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放操作；主干网络的Focus结构与CSP结构；Neck端的FPN+PAN结构；输出端的损失函数GIOU_Loss以及预测框筛选的DIOU_nms。网络结构如图所示。
+
+![YOLOV5_01](../Images/YOLOV5_01.jpg)
+
+YOLOV5的官方源码地址：https://github.com/ultralytics/yolov5, 官方源码中具有YOLOV5n、YOLOV5s、YOLOV5m、YOLOV5l等不同的版本。本示例采用YOLOV5s版本进行MIGraphX推理示例构建，下载YOLOV5s的预训练模型yolov5s.pt保存在Pytorch_YOLOV5工程的weights目录。
+
+## 模型转换
+
+官方提供的YOLOV5源码中包含导出onnx模型的程序，通过下面的步骤可以将yolov5s.pt预训练模型转换成onnx格式：
+
+```
+# 进入Pytorch_YOLOV5工程根目录
+cd <path_to_Pytorch_YOLOV5>
+
+# 环境配置，torch、torchvision手动安装
+pip install -r requirement.txt
+
+# 转换模型
+python export.py --weights ./weights/yolov5s.pt --imgsz 608 608 --include onnx
+```
+
+注意：官方源码提供的模型转换的程序中包含更多的功能，例如动态shape模型的导出，可根据需要进行添加相关参数。
+
+## 检测器参数设置
+
+samples工程中的Resource/Configuration.xml文件的DetectorYOLOV5节点表示YOLOV5检测器的参数，相关参数主要依据官方推理示例进行设置。各个参数含义如下：
+
+- ModelPath：yolov5模型存放路径
+- ClassNameFile：coco数据集类别文件存放路径
+- UseFP16：是否使用FP16推理模式
+- NumberOfClasses：检测类别数量
+- ConfidenceThreshold：置信度阈值，用于判断anchor内的物体是否为正样本
+- NMSThreshold：非极大值抑制阈值，用于消除重复框
+- ObjectThreshold：用于判断anchor内部是否有物体
+
+```
+<ModelPath>"../Resource/Models/Detector/YOLOV5/YOLOV5s.onnx"</ModelPath>
+<ClassNameFile>"../Resource/Models/Detector/YOLOV5/coco.names"</ClassNameFile>
+<UseFP16>0</UseFP16><!--是否使用FP16-->
+<NumberOfClasses>80</NumberOfClasses><!--类别数(不包括背景类)，COCO:80,VOC:20-->
+<ConfidenceThreshold>0.25</ConfidenceThreshold>
+<NMSThreshold>0.5</NMSThreshold>
+<ObjectThreshold>0.5</ObjectThreshold>
+```
+
+## 模型初始化
+
+模型初始化首先通过parse_onnx()函数加载YOLOV5的onnx模型，并可以通过program的get_parameter_shapes()函数获取网络的输入属性。完成模型加载之后需要使用compile()方法编译模型，编译模式使用migraphx::gpu::target{}设为GPU模式，编译过程主要基于MIGraphX IR完成各种优化。同时如果需要使用低精度量化进行推理，可以使用quantize_fp16()函数实现。
+
+```
+ErrorCode DetectorYOLOV5::Initialize(InitializationParameterOfDetector initializationParameterOfDetector)
+{
+    ...
+    
+    //模型加载
+    net = migraphx::parse_onnx(modelPath);
+    LOG_INFO(logFile,"succeed to load model: %s\n",GetFileName(modelPath).c_str());
+
+    // 获取模型输入属性
+    std::pair<std::string, migraphx::shape> inputAttribute=*(net.get_parameter_shapes().begin());
+    inputName=inputAttribute.first;
+    inputShape=inputAttribute.second;
+    inputSize=cv::Size(inputShape.lens()[3],inputShape.lens()[2]);// NCHW
+
+    // 设置模型为GPU模式
+    migraphx::target gpuTarget = migraphx::gpu::target{};
+
+    // 量化    
+    if(useFP16)
+    {
+        migraphx::quantize_fp16(net);
+    }
+
+    // 编译模型
+    migraphx::compile_options options;
+    options.device_id=0; // 设置GPU设备，默认为0号设备(>=1.2版本中支持)
+    options.offload_copy=true; // 设置offload_copy
+    net.compile(gpuTarget,options);
+    LOG_INFO(logFile,"succeed to compile model: %s\n",GetFileName(modelPath).c_str());
+
+    ...
+}
+```
+
+## 模型推理
+
+### 预处理
+
+在将数据输入到模型之前，需要对图像做如下预处理操作：
+
+1. 转换数据排布为NCHW
+2. 归一化[0.0, 1.0]
+3. 将输入数据的尺寸变换到YOLOV5输入大小（1，3，608，608）
+
+```
+ErrorCode DetectorYOLOV5::Detect(const cv::Mat &srcImage, std::vector<ResultOfDetection> &resultsOfDetection)
+{ 
+  ...
+  
+    // 预处理并转换为NCHW
+    cv::Mat inputBlob;
+    blobFromImage(srcImage,   // 输入数据
+                    inputBlob,  // 输出数据
+                    1 / 255.0,  //归一化
+                    inputSize,  //YOLOV5输入尺寸，本示例为608x608
+                    Scalar(0, 0, 0),  //未减去均值
+                    true,  //转换RB通道
+                    false);
+                    
+   ...
+}
+```
+
+### 前向推理
+
+完成图像预处理以及YOLOV5目标检测相关参数设置之后开始执行推理，利用migraphx推理计算得到YOLOV5模型的输出。
+
+```
+ErrorCode DetectorYOLOV5::Detect(const cv::Mat &srcImage, std::vector<ResultOfDetection> &resultsOfDetection)
+{
+
+	...
+    // 输入数据
+    migraphx::parameter_map inputData;
+    inputData[inputName]= migraphx::argument{inputShape, (float*)inputBlob.data};
+
+    // 推理
+    std::vector<migraphx::argument> inferenceResults = net.eval(inputData);
+
+    // 获取推理结果
+    std::vector<cv::Mat> outs;
+    migraphx::argument result = inferenceResults[0]; 
+
+    // 转换为cv::Mat
+    migraphx::shape outputShape = result.get_shape();
+    int shape[]={outputShape.lens()[0],outputShape.lens()[1],outputShape.lens()[2]};
+    cv::Mat out(3,shape,CV_32F);
+    memcpy(out.data,result.data(),sizeof(float)*outputShape.elements());
+    outs.push_back(out);
+    
+    ...
+}
+```
+
+YOLOV5的MIGraphX推理结果inferenceResults是一个std::vector< migraphx::argument >类型，YOLOV5的onnx模型包含一个输出，所以result等于inferenceResults[0]，result包含三个维度：outputShape.lens()[0]=1表示batch信息，outputShape.lens()[1]=22743表示生成anchor数量，outputShape.lens()[2]=85表示对每个anchor的预测信息。同时可将85拆分为4+1+80，前4个参数用于判断每一个特征点的回归参数，回归参数调整后可以获得预测框，第5个参数用于判断每一个特征点是否包含物体，最后80个参数用于判断每一个特征点所包含的物体种类。获取上述信息之后进行anchors筛选，筛选过程分为两个步骤：
+
+- 第一步根据objectThreshold阈值进行筛选，大于该阈值则判断当前anchor内包含物体，小于该阈值则判断无物体
+- 第二步根据confidenceThreshold阈值进行筛选，当满足第一步阈值anchor的最大置信度得分maxClassScore大于该阈值，则进一步获取当前anchor的坐标信息和预测物体类别信息，小于该阈值则不做处理。
+
+```
+ErrorCode DetectorYOLOV5::Detect(const cv::Mat &srcImage, std::vector<ResultOfDetection> &resultsOfDetection)
+{
+
+	...
+    //获取先验框的个数numProposal=22743
+    numProposal = outs[0].size[1];
+    //每个anchor的预测信息数量numOut=85
+    numOut = outs[0].size[2];
+    outs[0] = outs[0].reshape(0, numProposal);
+
+    std::vector<float> confidences;
+    std::vector<cv::Rect> boxes;
+    std::vector<int> classIds;
+    //原图尺寸与模型输入尺寸的缩放比例
+    float ratioh = (float)srcImage.rows / inputSize.height, ratiow = (float)srcImage.cols / inputSize.width;
+
+    //计算cx,cy,w,h,box_sore,class_sore
+    int n = 0, rowInd = 0;
+    float* pdata = (float*)outs[0].data;
+    for (n = 0; n < numProposal; n++)
+    {
+        //获取当前anchor是否包含物体的概率值
+        float boxScores = pdata[4];
+        
+        //第一次筛选，判断anchor内是否包含物体
+        if (boxScores > yolov5Parameter.objectThreshold)
+        {
+            //获取每个anchor内部预测的80个类别概率信息
+            cv::Mat scores = outs[0].row(rowInd).colRange(5, numOut);
+            cv::Point classIdPoint;
+            double maxClassScore;
+            
+            //获取80个类别中最大概率值和对应的类别ID
+            cv::minMaxLoc(scores, 0, &maxClassScore, 0, &classIdPoint);
+            maxClassScore *= boxScores;
+            
+            //第二次筛选，判断当前anchor的最大置信度得分是否满足阈值
+            if (maxClassScore > yolov5Parameter.confidenceThreshold)
+            {
+                const int classIdx = classIdPoint.x;
+                
+                //将每个anchor坐标按缩放比例映射到原图
+                float cx = pdata[0] * ratiow;
+                float cy = pdata[1] * ratioh;
+                float w = pdata[2] * ratiow;
+                float h = pdata[3] * ratioh;
+                //获取anchor的左上角坐标
+                int left = int(cx - 0.5 * w);
+                int top = int(cy - 0.5 * h);
+
+                confidences.push_back((float)maxClassScore);
+                boxes.push_back(cv::Rect(left, top, (int)(w), (int)(h)));
+                classIds.push_back(classIdx);
+            }
+        }
+        rowInd++;
+        pdata += numOut;
+    }
+	
+	...
+}
+```
+
+为了消除重叠锚框，输出最终的YOLOV5目标检测结果，执行非极大值抑制对筛选之后的anchor进行处理，最后保存检测结果到resultsOfDetection中。
+
+```
+ErrorCode DetectorYOLOV5::Detect(const cv::Mat &srcImage, std::vector<ResultOfDetection> &resultsOfDetection)
+{
+
+	...
+    
+    // 执行non maximum suppression消除冗余重叠boxes
+    std::vector<int> indices;
+    dnn::NMSBoxes(boxes, confidences, yolov5Parameter.confidenceThreshold, yolov5Parameter.nmsThreshold, indices);
+    for (size_t i = 0; i < indices.size(); ++i)
+    {
+        int idx = indices[i];
+        int classID=classIds[idx];
+        string className=classNames[classID];
+        float confidence=confidences[idx];
+        cv::Rect box = boxes[idx];
+		
+        //保存每个最终预测anchor的坐标值、置信度分数、类别ID
+        ResultOfDetection result;
+        result.boundingBox=box;
+        result.confidence=confidence;// confidence
+        result.classID=classID; // label
+        result.className=className;
+        resultsOfDetection.push_back(result);
+    }
+
+    ...
+}
+```
+
+## 运行示例
+
+根据samples工程中的README.md构建成功C++ samples后，在build目录下输入如下命令运行该示例：
+
+```
+./MIGraphX_Samples 5
+```
+
+会在当前目录生成检测结果图像Result.jpg。
+
+<img src="../Images/YOLOV5_02.jpg" alt="YOLOV5_02" style="zoom:67%;" />

Doc/YOLOV7.md

+# YOLOV7检测器
+
+## 模型简介
+
+YOLOV7是2022年最新出现的一种YOLO系列目标检测模型，在论文 [YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors](https://arxiv.org/abs/2207.02696)中提出。
+
+<img src="../Images/YOLOV7_02.png" style="zoom:67%;" />
+
+本示例采用YOLOv7的官方源码：https://github.com/WongKinYiu/yolov7, 作者提供了多个预训练模型，本示例使用yolov7-tiny.pt预训练模型，将yolov7-tiny.pt预训练模型下载下来后，保存到Pytorch_YOLOV7工程的weights目录。
+
+## 模型转换
+
+官方提供的YOLOV7源码中包含导出onnx模型的程序，通过下面的步骤可以将yolov7-tiny.pt预训练模型转换成onnx格式：
+
+```
+# 进入Pytorch_YOLOV7工程根目录
+cd <path_to_Pytorch_YOLOV7>
+
+# 安装程序运行的依赖，torch、torchvision需要手动安装
+pip install -r requirement.txt
+
+# 转换模型
+python export.py --weights ./weight/yolov7-tiny.pt --img-size 640 640 
+```
+
+注意：如果需要修改onnx模型的输入大小，可以调整--img-size参数，同时模型输入batch默认为1，若想修改可以通过添加--batch-size设置，程序运行结束后，在当前目录下会生成onnx格式的YOLOV7模型，并将该模型保存到了samples工程中的Resource/Models/Detector/YOLOV7目录中，可以用来MIGraphX加载推理。
+
+## 检测器参数设置
+
+samples工程中的Resource/Configuration.xml文件的DetectorYOLOV7节点表示YOLOV7检测器的参数，相关参数主要依据官方推理示例进行设置。其中包括模型存放路径、类别名称文件、检测类别数量、置信度阈值、非极大值抑制阈值和判断先验框是否有物体阈值。
+
+- ModelPath：yolov7模型存放路径
+- ClassNameFile：coco数据集类别文件存放路径
+- UseFP16：是否使用FP16推理模式
+- NumberOfClasses：检测类别数量
+- ConfidenceThreshold：置信度阈值，用于判断anchor内的物体是否为正样本
+- NMSThreshold：非极大值抑制阈值，用于消除重复框
+- ObjectThreshold：用于判断anchor内部是否有物体
+
+```
+<ModelPath>"../Resource/Models/Detector/YOLOV7/yolov7-tiny.onnx"</ModelPath>
+<ClassNameFile>"../Resource/Models/Detector/YOLOV7/coco.names"</ClassNameFile>
+<UseFP16>0</UseFP16><!--是否使用FP16-->
+<NumberOfClasses>80</NumberOfClasses><!--类别数(不包括背景类)，COCO:80,VOC:20-->
+<ConfidenceThreshold>0.25</ConfidenceThreshold>
+<NMSThreshold>0.5</NMSThreshold>
+<ObjectThreshold>0.5</ObjectThreshold>
+```
+
+## 模型初始化
+
+模型初始化首先通过parse_onnx()函数加载YOLOV7的onnx模型，并可以通过program的get_parameter_shapes()函数获取网络的输入属性。完成模型加载之后需要使用compile()方法编译模型，编译模式使用migraphx::gpu::target{}设为GPU模式，编译过程主要基于MIGraphX IR完成各种优化。同时如果需要使用低精度量化进行推理，可以使用quantize_fp16()函数实现。
+
+```
+ErrorCode DetectorYOLOV7::Initialize(InitializationParameterOfDetector initializationParameterOfDetector)
+{
+    ...
+    
+    //模型加载
+    net = migraphx::parse_onnx(modelPath);
+    LOG_INFO(logFile,"succeed to load model: %s\n",GetFileName(modelPath).c_str());
+
+    // 获取模型输入属性
+    std::pair<std::string, migraphx::shape> inputAttribute=*(net.get_parameter_shapes().begin());
+    inputName=inputAttribute.first;
+    inputShape=inputAttribute.second;
+    inputSize=cv::Size(inputShape.lens()[3],inputShape.lens()[2]);// NCHW
+
+    // 设置模型为GPU模式
+    migraphx::target gpuTarget = migraphx::gpu::target{};
+
+    // 量化    
+    if(useFP16)
+    {
+        migraphx::quantize_fp16(net);
+    }
+
+    // 编译模型
+    migraphx::compile_options options;
+    options.device_id=0; // 设置GPU设备，默认为0号设备(>=1.2版本中支持)
+    options.offload_copy=true; // 设置offload_copy
+    net.compile(gpuTarget,options);
+    LOG_INFO(logFile,"succeed to compile model: %s\n",GetFileName(modelPath).c_str());
+
+    ...
+}
+```
+
+## 模型推理
+
+### 预处理
+
+在将数据输入到模型之前，需要对图像做如下预处理操作：
+
+- 转换数据排布为NCHW
+- 归一化到[0.0, 1.0]
+- 将输入数据的尺寸变换到YOLOV7输入大小（1，3，640，640）
+
+```c++
+ErrorCode DetectorYOLOV7::Detect(const cv::Mat &srcImage, std::vector<ResultOfDetection> &resultsOfDetection)
+{
+	...
+        
+    // 预处理并转换为NCHW
+    cv::Mat inputBlob;
+    blobFromImage(srcImage, //输入数据
+                    inputBlob, //输出数据
+                    1 / 255.0, //缩放系数，这里为1/255.0
+                    inputSize, //YOLOV7输入尺寸(640,640)
+                    Scalar(0, 0, 0), // 均值，这里不需要减均值，所以设置为0.0
+                    true, //转换RB通道
+                    false); 
+    ...
+}
+```
+
+### 前向推理
+
+完成图像预处理以及yolov7目标检测相关参数设置之后开始执行推理，获取migraphx推理结果。
+
+```
+ErrorCode DetectorYOLOV7::Detect(const cv::Mat &srcImage, std::vector<ResultOfDetection> &resultsOfDetection)
+{
+	...
+	
+    // 输入数据
+    migraphx::parameter_map inputData;
+    inputData[inputName]= migraphx::argument{inputShape, (float*)inputBlob.data};
+
+    // 推理
+    std::vector<migraphx::argument> inferenceResults=net.eval(inputData);
+
+    // 获取推理结果
+    std::vector<cv::Mat> outs;
+    migraphx::argument result = inferenceResults[0]; 
+
+    // 转换为cv::Mat
+    migraphx::shape outputShape = result.get_shape();
+    int shape[]={outputShape.lens()[0],outputShape.lens()[1],outputShape.lens()[2]};
+    cv::Mat out(4,shape,CV_32F);
+    memcpy(out.data,result.data(),sizeof(float)*outputShape.elements());
+
+    outs.push_back(out);
+
+    ...
+
+}
+```
+
+YOLOV7的MIGraphX推理结果inferenceResults是一个std::vector< migraphx::argument >类型，YOLOV7的onnx模型包含一个输出，所以result等于inferenceResults[0]，result包含三个维度：outputShape.lens()[0]=1表示batch信息，outputShape.lens()[1]=25200表示生成anchor数量，outputShape.lens()[2]=85表示对每个anchor的预测信息。同时可将85拆分为4+1+80，前4个参数用于判断每一个特征点的回归参数，回归参数调整后可以获得预测框，第5个参数用于判断每一个特征点是否包含物体，最后80个参数用于判断每一个特征点所包含的物体种类。获取上述信息之后进行anchors筛选，筛选过程分为两个步骤：
+
+- 第一步根据objectThreshold阈值进行筛选，大于该阈值则判断当前anchor内包含物体，小于该阈值则判断无物体
+- 第二步根据confidenceThreshold阈值进行筛选，当满足第一步阈值anchor的最大置信度得分maxClassScore大于该阈值，则进一步获取当前anchor内部的物体类别和坐标信息，小于该阈值则不做处理。
+
+```
+ErrorCode DetectorYOLOV7::Detect(const cv::Mat &srcImage, std::vector<ResultOfDetection> &resultsOfDetection)
+{
+	...
+	
+    //获取先验框的个数numProposal=25200
+    int numProposal = outs[0].size[1];
+    //每个anchor的预测信息数量numOut=85
+    int numOut = outs[0].size[2];
+    outs[0] = outs[0].reshape(0, numProposal);
+
+    std::vector<float> confidence;
+    std::vector<Rect> boxes
+    std::vector<int> classIds
+    //原图尺寸与模型输入尺寸的缩放比例
+    float ratioh = (float)srcImage.rows / inputSize.height, ratiow = (float)srcImage.cols / inputSize.width;
+
+   //计算cx,cy,w,h,box_sore,class_sore
+    int n = 0, rowInd = 0;
+    float* pdata = (float*)outs[0].data;
+    for (n = 0; n < numProposal; n++)
+    {
+    	//获取是否包含物体的概率值
+        float boxScores = pdata[4];
+        
+        //第一次筛选，判断anchor内是否包含物体
+        if (boxScores > yolov7Parameter.objectThreshold)
+        {
+            //获取每个anchor内部预测的80个类别概率信息
+            cv::Mat scores = outs[0].row(rowInd).colRange(5, numOut);
+            cv::Point classIdPoint;
+            double maxClassScore;
+            
+            //获取80个类别中最大概率值和对应的类别ID
+            cv::minMaxLoc(scores, 0, &maxClassScore, 0, &classIdPoint);
+            maxClassScore *= boxScores;
+            
+            //第二次筛选，判断当前anchor的最大置信度得分是否满足阈值
+            if (maxClassScore > yolov7Parameter.confidenceThreshold)
+            {
+                const int classIdx = classIdPoint.x;
+                
+                //将每个anchor坐标按缩放比例映射到原图
+                float cx = pdata[0] * ratiow;
+                float cy = pdata[1] * ratioh;
+                float w = pdata[2] * ratiow;
+                float h = pdata[3] * ratioh;
+                //获取anchor的左上角坐标
+                int left = int(cx - 0.5 * w);
+                int top = int(cy - 0.5 * h);
+
+                confidences.push_back((float)maxClassScore);
+                boxes.push_back(cv::Rect(left, top, (int)(w), (int)(h)));
+                classIds.push_back(classIdx);
+            }
+        }
+        rowInd++;
+        pdata += numOut;
+    }
+
+    ...
+
+}
+```
+
+为了消除重叠锚框，输出最终的YOLOV7目标检测结果，执行非极大值抑制对筛选之后的anchor进行处理，最后保存检测结果到resultsOfDetection中。
+
+```
+ErrorCode DetectorYOLOV7::Detect(const cv::Mat &srcImage, std::vector<ResultOfDetection> &resultsOfDetection)
+{
+	...
+
+    //执行non maximum suppression消除冗余重叠boxes
+    std::vector<int> indices;
+    dnn::NMSBoxes(boxes, confidences, yolov7Parameter.confidenceThreshold, yolov7Parameter.nmsThreshold, indices);
+    for (size_t i = 0; i < indices.size(); ++i)
+    {
+        int idx = indices[i];
+        int classID=classIds[idx];
+        string className=classNames[classID];
+        float confidence=confidences[idx];
+        cv::Rect box = boxes[idx];
+		
+        //保存每个最终预测anchor的坐标值、置信度分数、类别ID
+        ResultOfDetection result;
+        result.boundingBox=box;
+        result.confidence=confidence;// confidence
+        result.classID=classID; // label
+        result.className=className;
+        resultsOfDetection.push_back(result);
+    }
+    
+    ...
+    
+}
+```
+
+## 运行示例
+
+根据samples工程中的README.md构建成功C++ samples后，在build目录下输入如下命令运行该示例：
+
+```
+./MIGraphX_Samples 6
+```
+
+会在当前目录生成检测结果图像Result.jpg。
+
+<img src="../Images/YOLOV7_03.jpg" alt="YOLOV7_03" style="zoom:67%;" />

Makefile

+# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
+# or more contributor license agreements.  See the NOTICE file
+# distributed with this work for additional information
+# regarding copyright ownership.  The ASF licenses this file
+# to you under the Apache License, Version 2.0 (the
+# "License"); you may not use this file except in compliance
+# with the License.  You may obtain a copy of the License at
+#
+#   http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+#
+# Unless required by applicable law or agreed to in writing,
+# software distributed under the License is distributed on an
+# "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY
+# KIND, either express or implied.  See the License for the
+# specific language governing permissions and limitations
+# under the License.
+
+# Makefile Example to deploy TVM modules.
+CUR_DIR = $(shell pwd)
+TVM_ROOT=/tvm-0.11-dev0
+DMLC_CORE=${TVM_ROOT}/3rdparty/dmlc-core
+ROCM_ROOT=/opt/dtk
+OPENCV_INCLUDE = $(shell pkg-config --cflags opencv)
+OPENCV_LIBS = $(shell pkg-config --libs opencv)
+
+PKG_CFLAGS = -std=c++17 -pthread -O2 -fPIC\
+	-I${TVM_ROOT}/include\
+	-I${DMLC_CORE}/include\
+	-I${ROCM_ROOT}/include\
+	-I${OPENCV_INCLUDE}\
+	-I${TVM_ROOT}/3rdparty/dlpack/include\
+        -I${CUR_DIR}/include\
+        -I/usr/local/include\
+	-DDMLC_USE_LOGGING_LIBRARY=\<tvm/runtime/logging.h\>
+	
+PKG_LDFLAGS = -L${TVM_ROOT}/build -ldl\
+	      -L${ROCM_ROOT}/lib -lamdhip64\
+	      -L${OPENCV_LIBS}\
+              -L/usr/local/lib -lavcodec -lavdevice -lavfilter -lavformat -lavutil -lswresample -lswscale -lpostproc -lxcoder \
+	      -L${ROCM_ROOT}/miopen/lib -lMIOpen
+
+.PHONY: clean all
+
+all:yolov3t_deploy yolov5s_deploy yolov7t_deploy
+
+# Deploy using the all in one TVM package library
+.PHONY: yolov5s_deploy
+yolov3t_deploy: src/yolov3t_deploy.cc lib/libtvm_runtime_pack.o lib/libdecoder.o lib/libqueue.o
+	@mkdir -p $(@D)
+	$(CXX) $(LDLIB) $(PKG_CFLAGS) -o $@  $^ $(PKG_LDFLAGS)
+
+.PHONY: yolov5s_deploy
+yolov5s_deploy: src/yolov5s_deploy.cc lib/libtvm_runtime_pack.o lib/libdecoder.o lib/libqueue.o
+	@mkdir -p $(@D)
+	$(CXX) $(LDLIB) $(PKG_CFLAGS) -o $@  $^ $(PKG_LDFLAGS)
+
+.PHONY: yolov7t_deploy
+yolov7t_deploy: src/yolov7t_deploy.cc lib/libtvm_runtime_pack.o lib/libdecoder.o lib/libqueue.o
+	@mkdir -p $(@D)
+	$(CXX) $(LDLIB) $(PKG_CFLAGS) -o $@  $^ $(PKG_LDFLAGS)
+
+clean:
+	rm -rf yolov3t_deploy yolov5s_deploy yolov7t_deploy

README.md

+# Video_TVM
+
+## 目录
+- [目录结构](#目录结构)
+- [项目介绍](#项目介绍)
+- [环境配置](#环境配置)
+- [编译运行](#编译运行)
+- [参考文档](#参考文档)
+- [历史版本](#历史版本)
+
+## 目录结构
+```
+├── Doc
+├── include
+├── lib
+├── Makefile
+├── model.properties
+├── prepare_test_libs.py
+├── README.md
+├── Resource
+├── run_example.sh
+└── src
+    ├── yolov3t_deploy.cc
+    ├── yolov5s_deploy.cc
+    └── yolov7t_deploy.cc
+```
+
+## 项目介绍
+
+基于CPU解码的视频TVM推理范例
+
+## 环境配置
+
+推荐使用docker方式运行，提供[光源](https://www.sourcefind.cn/#/service-list)拉取的docker镜像
+
+```
+docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/custom:decode-ffmpeg-tvm-0.11_dtk22.10_py38_centos-7.6
+```
+
+## 编译运行
+
+```
+git clone https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/video_tvm.git
+cd video_tvm
+./run_example.sh
+```
+根据提示选择要运行的示例程序，运行解码卡示例需要提前安装并初始化解码卡。比如执行:
+```
+./run_example.sh 1
+```
+运行CPU解码并运行YOLOV3推理示例程序
+
+
+## 模型介绍
+
+模型介绍参考Doc目录下说明文档.
+
+## 源码仓库及问题反馈
+
+https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/video_tvm.git
+

include/Decoder.h

+#ifndef __DECODER_H__
+#define __DECODER_H__
+
+extern "C"
+{
+#include <stdio.h>
+#include <stdlib.h>
+#include <string.h>
+#include <time.h>
+#include <sys/ioctl.h>
+#include <sys/mman.h>
+#include <sys/poll.h>
+#include <sys/time.h>
+
+#include <libavcodec/avcodec.h>
+#include <libavcodec/packet.h>
+#include <libavcodec/codec.h>
+#include <libavutil/imgutils.h>
+#include <libavutil/samplefmt.h>
+#include <libavutil/timestamp.h>
+#include <libavformat/avformat.h>
+#include <libavfilter/buffersink.h>
+#include <libavfilter/buffersrc.h>
+#include <libswscale/swscale.h>
+#include <libavutil/time.h>
+#include <libavutil/opt.h>
+}
+
+class  Decoder
+{
+public:
+    Decoder();
+    ~Decoder();
+    void DecoderInit();
+
+    AVFormatContext *fmt_ctx = NULL;
+    AVCodecContext *video_dec_ctx = NULL;
+    AVStream *video_stream = NULL;
+    AVFrame *frame = NULL;
+    AVPacket *pkt = NULL;
+    const AVCodec *dec = NULL;
+    int video_stream_idx = -1;
+
+    const char *src_filename = "./Resource/cr7_1920x1080.h264";
+};
+
+#endif

include/Queuethread.h

+#ifndef __QUEUE_H__
+#define __QUEUE_H__
+
+
+#include <pthread.h>
+#include <queue>
+#include <condition_variable>
+#include <mutex>
+#include <sys/time.h>
+#include <opencv2/opencv.hpp>
+#include <Decoder.h>
+
+using std::queue;
+
+#define CAPACITY 1
+
+class Queue
+{
+public:
+    Queue(size_t Capacity = CAPACITY);
+    ~Queue();
+  
+    void enQueue(cv::Mat& Image);
+  
+    void deQueue(cv::Mat* Image);
+
+    void finish();
+
+    bool Isempty();
+
+    bool DecodeEnd;
+
+private:
+    bool IsFull();
+
+    queue<cv::Mat> _Queue;
+    size_t _Capacity;
+    pthread_mutex_t Lock;
+    pthread_cond_t ConsumeCond;
+    pthread_cond_t ProductCond;
+};
+
+
+#endif

model.properties

+# 模型名称
+modelName=Video_TVM
+# 模型描述
+modelDescription=Video MIGraphX是用于视频类的推理，使用ffmpeg解码，范例包含yolov3-tiny、yolov5s、yolov7-tiny模型
+# 应用场景(多个标签以英文逗号分割)
+appScenario=推理,inference,TVM,目标检测,视频解码,video
+# 框架类型(多个标签以英文逗号分割)
+frameType=TVM
+