图片转换成excel在线转换

超过3小时还不能完成模型转换，则会结束转换进程。 如果转换成功，会展示转换成功页面，包括模型路径（路径默认展示在设备运行的模型的路径）和模型文件大小，如图11所示。 图11 新建模型成功界面 如果转换失败，会弹出Error Report界面。 出现模型转换失败页面时，请确保打开Mind

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算子Json文件转换成离线模型）。 使用ATC工具进行模型转换，在配置相关参数时，根据实际情况选择是否进行AIPP配置。 AIPP是昇腾AI处理器提供的硬件图像预处理模块，包括色域转换，图像归一化（减均值/乘系数）和抠图（指定抠图起始点，抠出神经网络需要大小的图片）等功能。DVP

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数据预处理（指解码/抠图/缩放/编码/色域转换等） resnet-50网络对输入图片宽高的要求为224*224，且要求输入图片格式为RGB。 但是输入图片的*.jpg、宽高是1024*683，与resnet-50网络的输入要求不一致，因此需要先将*.jpg图片解码成YUV420SP

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数据预处理（指解码/抠图/缩放/编码/色域转换等） resnet-50网络对输入图片宽高的要求为224*224，且要求输入图片格式为RGB。 但是输入图片的*.jpg、宽高是1024*683，与resnet-50网络的输入要求不一致，因此需要先将*.jpg图片解码成YUV420SP

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数据预处理（指解码/抠图/缩放/编码/色域转换等） resnet-50网络对输入图片宽高的要求为224*224，且要求输入图片格式为RGB。 但是输入图片的*.jpg、宽高是1024*683，与resnet-50网络的输入要求不一致，因此需要先将*.jpg图片解码成YUV420SP

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AIPP是昇腾AI处理器提供的硬件图像预处理模块，包括色域转换，图像归一化（减均值/乘系数）和抠图（指定抠图起始点，抠出神经网络需要大小的图片）等功能。DVPP模块输出的图片多为对齐后的YUV420SP类型，不支持输出RGB图片。因此，业务流需要使用AIPP模块转换对齐后YUV420SP类型图片的格式，并抠出模型需要的输入图片。

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超过3小时还不能完成模型转换，则会结束转换进程。 如果转换成功，会展示转换成功页面，包括模型路径（路径默认展示在设备运行的模型的路径）和模型文件大小，如图11所示。 图11 新建模型成功界面 如果转换失败，会弹出Error Report界面。 出现模型转换失败页面时，请确保打开Mind

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数据预处理（指解码/抠图/缩放/编码/色域转换等） resnet-50网络对输入图片宽高的要求为224*224，且要求输入图片格式为RGB。 但是输入图片的*.jpg、宽高是1024*683，与resnet-50网络的输入要求不一致，因此需要先将*.jpg图片解码成YUV420SP

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且要求输入图片格式为RGB。 但是输入图片的*.jpg、宽高是1024*683，与resnet-50网络的输入要求不一致，因此需要先将*.jpg图片解码成YUV420SP格式的图片，再缩放成宽高为224*224的图片，最后再通过色域转换将YUV420SP格式的图片转换成RGB格式的图片。

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Preprocess）和模型推理功能封装至一个模块内， 用户调用推理接口后，Matrix框架会先调用AIPP完成输入图片的预处理，再将预处理后的图片输入到模型推理模块内，最后返回推理后的结果。 配置AIPP 转换离线模型 执行模型推理 父主题： 软件代码开发

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图像预处理 通常情况下GPU使用OpenCV等第三方软件进行图像预处理，用户可以把对应的图像处理能力改用DVPP Executor实现图像预处理。 DVPP Executor提供媒体预处理能力接口，将未满足架构规定的输入格式、分辨率等要求的数据，进行格式转换，以便进行后续的神经网络计算步骤。

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数据预处理（指解码/抠图/缩放/编码/色域转换等） resnet-50网络对输入图片宽高的要求为224*224，且要求输入图片格式为RGB。 但是输入图片的*.jpg、宽高是1024*683，与resnet-50网络的输入要求不一致，因此需要先将*.jpg图片解码成YUV420SP

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数据预处理（指解码/抠图/缩放/编码/色域转换等） resnet-50网络对输入图片宽高的要求为224*224，且要求输入图片格式为RGB。 但是输入图片的*.jpg、宽高是1024*683，与resnet-50网络的输入要求不一致，因此需要先将*.jpg图片解码成YUV420SP

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数据预处理（指解码/抠图/缩放/编码/色域转换等） resnet-50网络对输入图片宽高的要求为224*224，且要求输入图片格式为RGB。 但是输入图片的*.jpg、宽高是1024*683，与resnet-50网络的输入要求不一致，因此需要先将*.jpg图片解码成YUV420SP

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数据预处理（指解码/抠图/缩放/编码/色域转换等） resnet-50网络对输入图片宽高的要求为224*224，且要求输入图片格式为RGB。 但是输入图片的*.jpg、宽高是1024*683，与resnet-50网络的输入要求不一致，因此需要先将*.jpg图片解码成YUV420SP

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数据预处理（指解码/抠图/缩放/编码/色域转换等） resnet-50网络对输入图片宽高的要求为224*224，且要求输入图片格式为RGB。 但是输入图片的*.jpg、宽高是1024*683，与resnet-50网络的输入要求不一致，因此需要先将*.jpg图片解码成YUV420SP

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算子Json文件转换成离线模型）。 使用ATC工具进行模型转换，在配置相关参数时，根据实际情况选择是否进行AIPP配置。 AIPP是昇腾AI处理器提供的硬件图像预处理模块，包括色域转换，图像归一化（减均值/乘系数）和抠图（指定抠图起始点，抠出神经网络需要大小的图片）等功能。DVP

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AIPP是昇腾AI处理器提供的硬件图像预处理模块，包括色域转换，图像归一化（减均值/乘系数）和抠图（指定抠图起始点，抠出神经网络需要大小的图片）等功能。DVPP模块输出的图片多为对齐后的YUV420SP类型，不支持输出RGB图片。因此，业务流需要使用AIPP模块转换对齐后YUV420SP类型图片的格式，并抠出模型需要的输入图片。

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AIPP是昇腾AI处理器提供的硬件图像预处理模块，包括色域转换，图像归一化（减均值/乘系数）和抠图（指定抠图起始点，抠出神经网络需要大小的图片）等功能。DVPP模块输出的图片多为对齐后的YUV420SP类型，不支持输出RGB图片。因此，业务流需要使用AIPP模块转换对齐后YUV420SP类型图片的格式，并抠出模型需要的输入图片。

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AIPP是昇腾AI处理器提供的硬件图像预处理模块，包括色域转换，图像归一化（减均值/乘系数）和抠图（指定抠图起始点，抠出神经网络需要大小的图片）等功能。DVPP模块输出的图片多为对齐后的YUV420SP类型，不支持输出RGB图片。因此，业务流需要使用AIPP模块转换对齐后YUV420SP类型图片的格式，并抠出模型需要的输入图片。

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数据预处理（指解码/抠图/缩放/编码/色域转换等） resnet-50网络对输入图片宽高的要求为224*224，且要求输入图片格式为RGB。 但是输入图片的*.jpg、宽高是1024*683，与resnet-50网络的输入要求不一致，因此需要先将*.jpg图片解码成YUV420SP

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AIPP是昇腾AI处理器提供的硬件图像预处理模块，包括色域转换，图像归一化（减均值/乘系数）和抠图（指定抠图起始点，抠出神经网络需要大小的图片）等功能。DVPP模块输出的图片多为对齐后的YUV420SP类型，不支持输出RGB图片。因此，业务流需要使用AIPP模块转换对齐后YUV420SP类型图片的格式，并抠出模型需要的输入图片。

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通用表格识别 | 通用文字识别 | 网络图片识别 | 智能分类识别 | 免费试用 通用表格识别 识别图片中表格的文字与表格信息，同时支持将表格内容转换成可编辑的Excel格式 通用文字识别 识别图片中的文字信息 网络图片识别 识别网络图片中的文字信息，支持印刷体、艺术字等类型文字识别

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图像预处理 通常情况下GPU使用OpenCV等第三方软件进行图像预处理，用户可以把对应的图像处理能力改用DVPP Executor实现图像预处理。 DVPP Executor提供媒体预处理能力接口，将未满足架构规定的输入格式、分辨率等要求的数据，进行格式转换，以便进行后续的神经网络计算步骤。

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使用OMG工具进行模型转换，在配置相关参数时，根据实际情况选择是否进行AIPP配置或者量化配置。 AIPP是昇腾AI处理器提供的硬件图像预处理模块，包括色域转换，图像归一化（减均值/乘系数）和抠图（指定抠图起始点，抠出神经网络需要大小的图片）等功能。DVPP模块输出的图片多为对齐后的YUV

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进行格式的转换，才可以进行后续的神经网络计算步骤。 AIPP AIPP（AI Pre Process）是昇腾AI处理器提供的硬件图像预处理模块，包括色域转换，图像归一化（减均值/乘系数）和抠图（指定抠图起始点，抠出神经网络需要大小的图片）等功能。DVPP模块输出的图片多为对齐后的

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Ascend310推理 模型转换 在模型管理侧选择压缩/转换，并创建任务，具体配置如下： 输入框架：TensorFlow 转换输入目录：选择训练输出目录中的frozen_graph 输出框架：MindSpore 转换输出目录：选择训练输出目录中的om/model 转换模板：TF-Froz

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Preprocess）和模型推理功能，封装到一个模块内。用户调用推理接口，Matrix框架会先调用AIPP，完成输入图片的预处理，之后将预处理后的图片，输入到模型推理模块，返回推理后的结果。 配置AIPP 转换离线模型 执行模型推理 父主题： 软件代码开发

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. |- graph.pbtxt Ascend310推理 模型转换 转换模板：TF-FrozenGraph-To-Ascend-C32 转换输入目录：选择训练输出目录中的frozen_graph 转换输出目录：选择训练输出目录中的om/model 输入张量形状：images:1

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Preprocess）和模型推理功能封装至一个模块内， 用户调用推理接口后，Matrix框架会先调用AIPP完成输入图片的预处理，再将预处理后的图片输入到模型推理模块内，最后返回推理后的结果。 配置AIPP 转换离线模型 执行模型推理 父主题： 软件代码开发

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Preprocess）和模型推理功能封装至一个模块内， 用户调用推理接口后，Matrix框架会先调用AIPP完成输入图片的预处理，再将预处理后的图片输入到模型推理模块内，最后返回推理后的结果。 配置AIPP 转换离线模型 执行模型推理 父主题： 软件代码开发

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准备要进行转换的模型或单算子json文件，并上传到开发环境，详细说明请参见转换样例。 使用ATC工具进行模型转换，在配置相关参数时，根据实际情况选择是否进行AIPP配置。 AIPP是昇腾AI处理器提供的硬件图像预处理模块，包括色域转换，图像归一化（减均值/乘系数）和抠图（指定抠图

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准备要进行转换的模型或单算子描述文件，并上传到开发环境，详细说明请参见转换样例。 使用ATC工具进行模型转换，在配置相关参数时，根据实际情况选择是否进行AIPP配置。 AIPP是昇腾AI处理器提供的硬件图像预处理模块，包括色域转换，图像归一化（减均值/乘系数）和抠图（指定抠图起始点，

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准备要进行转换的模型或单算子描述文件，并上传到开发环境，详细说明请参见转换样例。 使用ATC工具进行模型转换，在配置相关参数时，根据实际情况选择是否进行AIPP配置。 AIPP是昇腾AI处理器提供的硬件图像预处理模块，包括色域转换，图像归一化（减均值/乘系数）和抠图（指定抠图起始点，

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工具。 准备要进行转换的模型或单算子描述文件，并上传到开发环境。 使用ATC工具进行模型转换，在配置相关参数时，根据实际情况选择是否进行AIPP配置。 AIPP是昇腾AI处理器提供的硬件图像预处理模块，包括色域转换，图像归一化（减均值/乘系数）和抠图（指定抠图起始点，抠出神经网络

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工具。 准备要进行转换的模型或单算子描述文件，并上传到开发环境。 使用ATC工具进行模型转换，在配置相关参数时，根据实际情况选择是否进行AIPP配置。 AIPP是昇腾AI处理器提供的硬件图像预处理模块，包括色域转换，图像归一化（减均值/乘系数）和抠图（指定抠图起始点，抠出神经网络

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工具。 准备要进行转换的模型或单算子描述文件，并上传到开发环境。 使用ATC工具进行模型转换，在配置相关参数时，根据实际情况选择是否进行AIPP配置。 AIPP是昇腾AI处理器提供的硬件图像预处理模块，包括色域转换，图像归一化（减均值/乘系数）和抠图（指定抠图起始点，抠出神经网络

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环境，详细说明请参见转换样例。 使用ATC工具进行模型转换，在配置相关参数时，根据实际情况选择是否进行AIPP配置。 AIPP是昇腾AI处理器提供的硬件图像预处理模块，包括色域转换，图像归一化（减均值/乘系数）和抠图（指定抠图起始点，抠出神经网络需要大小的图片）等功能。DVPP模

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