1# 获取sample依赖的资源文件到本地 2 3## 1.访问下面的链接下载资源文件 4 5``` 6http://www.hihope.org/download/download.aspx?mtt=49 7``` 8 9* 资源文件近621M，如果网络较差，需要下载一段时间，请耐心等待。 10 11 12 13## 2.复制资源文件至指定路径 14 15* 将resource.zip文件复制到Ubuntu的device/soc/hisilicon/hi3516dv300/sdk_linux/sample/目录下。 16 17 18 19* 在device/soc/hisilicon/hi3516dv300/sdk_linux/sample/路径下，执行下面的命令，将资源文件压缩包进行解压到对应的目录下。 20 21``` 22unzip resource.zip 23``` 24 25* 如果出现如下的提示，请依次输输入 y , 敲回车即可。 26 27 28 29## 3.资源文件列表 30 31``` 32├─platform 33│ ├─higv # higv sample依赖的资料文件，如字体，图片等 34│ │ └─res 35│ │ ├─font 36│ │ │ └─ttf 37│ │ │ simhei.ttf 38│ │ │ 39│ │ └─pic 40│ │ button_active_skin.png 41│ │ IMG_BMP.bmp 42│ │ IMG_GIF.gif 43│ │ IMG_JPG.jpg 44│ │ IMG_PNG.png 45│ │ list_bg_skin.png 46│ │ 47│ ├─svp # ive sample 和 nnie sample 依赖的资源文件，如yuv文件和wk模型文件 48│ │ ├─ive 49│ │ │ └─data 50│ │ │ ├─input 51│ │ │ │ ├─canny 52│ │ │ │ │ canny.yuv 53│ │ │ │ │ 54│ │ │ │ ├─gmm2 55│ │ │ │ │ gmm2_352x288_sp400_frm1000.yuv 56│ │ │ │ │ 57│ │ │ │ ├─kcf 58│ │ │ │ │ inst_rfcn_resnet50_cycle_352x288.wk 59│ │ │ │ │ 60│ │ │ │ ├─psp 61│ │ │ │ │ └─src 62│ │ │ │ │ Amelia_Vega_250x250_420sp.yuv 63│ │ │ │ │ 64│ │ │ │ ├─sobel 65│ │ │ │ │ sobel.yuv 66│ │ │ │ │ 67│ │ │ │ ├─stlk 68│ │ │ │ │ st_lk_720x576_420sp.yuv 69│ │ │ │ │ 70│ │ │ │ └─testmem 71│ │ │ │ test_mem_in.yuv 72│ │ │ │ 73│ │ │ └─output 74│ │ │ ├─canny 75│ │ │ ├─gmm2 76│ │ │ ├─psp 77│ │ │ ├─sobel 78│ │ │ ├─stlk 79│ │ │ └─testmem 80│ │ └─nnie 81│ │ └─data 82│ │ ├─nnie_image 83│ │ │ ├─rgb_planar 84│ │ │ │ dog_bike_car.jpg 85│ │ │ │ dog_bike_car_300x300.bgr 86│ │ │ │ dog_bike_car_416x416.bgr 87│ │ │ │ dog_bike_car_448x448.bgr 88│ │ │ │ double_roipooling_224_224.bgr 89│ │ │ │ double_roipooling_224_224.jpg 90│ │ │ │ horse_dog_car_person_224x224.bgr 91│ │ │ │ hoser_dog_car_person.jpg 92│ │ │ │ hoser_dog_car_person_800x600.bgr 93│ │ │ │ segnet_image.JPEG 94│ │ │ │ segnet_image_224x224.bgr 95│ │ │ │ single_person_1240x375.bgr 96│ │ │ │ sinlge_person.bmp 97│ │ │ │ street_cars.png 98│ │ │ │ street_cars_416x416.bgr 99│ │ │ │ 100│ │ │ ├─vector 101│ │ │ │ Seq.SEQ_S32 102│ │ │ │ Vec1.VEC_S32 103│ │ │ │ Vec2.VEC_S32 104│ │ │ │ 105│ │ │ └─y 106│ │ │ 0.bmp 107│ │ │ 0_28x28.y 108│ │ │ 109│ │ └─nnie_model 110│ │ ├─classification 111│ │ │ inst_mnist_cycle.wk 112│ │ │ 113│ │ ├─detection 114│ │ │ inst_alexnet_frcnn_cycle.wk 115│ │ │ inst_fasterrcnn_double_roipooling_cycle.wk 116│ │ │ inst_fasterrcnn_pvanet_inst.wk 117│ │ │ inst_rfcn_resnet50_cycle.wk 118│ │ │ inst_rfcn_resnet50_cycle_352x288.wk 119│ │ │ inst_ssd_cycle.wk 120│ │ │ inst_yolov1_cycle.wk 121│ │ │ inst_yolov2_cycle.wk 122│ │ │ inst_yolov3_cycle.wk 123│ │ │ 124│ │ ├─recurrent 125│ │ │ lstm_3_3.wk 126│ │ │ 127│ │ └─segmentation 128│ │ inst_segnet_cycle.wk 129│ │ 130│ └─vio # vio sample依赖的YUV文件 131│ └─res 132│ UsePic_1920_1080_420.yuv 133│ 134└─taurus 135 ├─aac_file # 垃圾分类依赖的aac音频文件 136 │ 0.aac 137 │ 1.aac 138 │ 10.aac 139 │ 11.aac 140 │ 12.aac 141 │ 13.aac 142 │ 14.aac 143 │ 15.aac 144 │ 16.aac 145 │ 17.aac 146 │ 18.aac 147 │ 19.aac 148 │ 2.aac 149 │ 3.aac 150 │ 4.aac 151 │ 5.aac 152 │ 6.aac 153 │ 7.aac 154 │ 8.aac 155 │ 9.aac 156 │ 157 ├─data # resize、rcop、color_space_convert sample依赖的资源文件 158 │ UsePic_1920_1080_420.yuv 159 │ 160 └─models 161 ├─cnn_trash_classify # 垃圾分类sample依赖的WK模型 162 │ resnet_inst.wk 163 │ 164 └─hand_classify # 手部检测+手势识别sample依赖的WK模型 165 hand_detect.wk 166 hand_gesture.wk 167``` 168 169
