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# #hb_eval_preprocess工具

用于对模型精度进行评估时，在x86环境下对图片数据进行预处理。所谓预处理是指图片数据在送入模型之前的特定处理操作（比如：图片resize、crop和padding等）。 使用hb_eval_preprocess工具对图片进行预处理并生成二进制文件的基本流程，如图所示：

## #支持范围

上板模型仅支持AIbenchmark PTQ示例模型，包括如下模型：

mobilenetv1、mobilenetv2、resnet50、googlenet、efficientnet_lite0、efficientnet_lite1、 efficientnet_lite2、efficientnet_lite3、efficientnet_lite4、vargconvnet、efficientnasnet_m、efficientnasnet_s、resnet18、yolov2_darknet19、 yolov3_darknet53、yolov5x、ssd_mobilenetv1、centernet_resnet101、yolov3_vargdarknet、deeplabv3plus_efficientnetb0、fastscnn_efficientnetb0、 deeplabv3plus_efficientnetm1、deeplabv3plus_efficientnetm2。

## #使用方法

`Usage: hb_eval_preprocess [OPTIONS] Example: hb_eval_preprocess -m mobilenetv1 -i ./files Options: -h, --help Show this message and exit. --version Show the version and exit. -m, --model_name Input model name. [required] [mobilenetv1|mobilenetv2|resnet50|googlenet|efficientnet_lite0|efficientnet_lite1| efficientnet_lite2|efficientnet_lite3|efficientnet_lite4|vargconvnet|efficientnasnet_m| efficientnasnet_s|resnet18|yolov2_darknet19|yolov3_darknet53|yolov5x|ssd_mobilenetv1| centernet_resnet101|yolov3_vargdarknet|deeplabv3plus_efficientnetb0|fastscnn_efficientnetb0| deeplabv3plus_efficientnetm1|deeplabv3plus_efficientnetm2] -i, --image_dir TEXT Input image dir. [required] -o, --output_dir TEXT Output dir. -v, --val_txt TEXT`

## #命令行参数

参数名称 | 参数说明
--- | ---
`-h, --help` | 显示帮助信息。
`--version` | 显示版本并退出。
`-m, --model_name` | 设置模型名称，支持的模型范围可通过 `hb_eval_preprocess --help` 查看。
`-i, --image_dir` | 输入图片路径。
`-o, --output_dir` | 输出路径。
`-v, --val_txt` | 设置评测所需图片的文件名称，预处理生成的图片将与此文件中的图片名称对应。

## #使用示例

以 `resnet50` 模型为例，使用以下命令对图片进行预处理：

`hb_eval_preprocess -m resnet50 -i ./files -o ./output`

## #输出内容说明

`hb_eval_preprocess` 命令将会在 `--output_dir` 指定的路径下生成图片二进制文件。

小技巧

更多关于 `hb_eval_preprocess` 工具在上板模型精度评估中的应用示例请参见 数据预处理 一节内容。

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