# Video_TVM

## 目录
- [文件列表](#文件列表)
- [项目介绍](#项目介绍)
- [环境配置](#环境配置)
- [编译运行](#编译运行)
- [模型介绍](#模型介绍)
- [源码仓库](#源码仓库)

## 文件列表
```
├── 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。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