2. 介绍
模型转换与评估工具基于 Python API 开发，用于对 ModelZoo 模型库中的网络模型执行量化、编译、推理及性能与精度评测。该工具通过配置文件实现模型的快速转换、推理、精度分析、结果可视化和性能测试，帮助用户更快速、便捷地完成模型性能评估。
更多详情，参看 MODELZOO_PATH/README.MD。
2.1. 支持的模型列表
模型转换与评估工具支持的ModelZoo样例模型如下表所示，可参看 模型转换与评估工具 列。模型样例位于 houmo-examples-<target_hw>_<release>/houmo-examples-xh2/models/network_type/network_name 目录下。其中，network_type 为网络模型类型，如 backbone；network_name 为网络名称，如 resnet50。
网络名称 |
PTQ量化 |
模型编译 |
模型推理 （C++） |
模型推理 （Python） |
精度评测 |
性能评测 |
模型转换与评估工具 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
ResNet50 |
✓ |
✓ |
X |
✓ |
✓ |
✓ |
✓ |
MobileNetV2 |
✓ |
✓ |
X |
✓ |
✓ |
✓ |
✓ |
EfficientNet |
✓ |
✓ |
X |
✓ |
✓ |
✓ |
✓ |
YOLOv3 |
✓ |
✓ |
X |
✓ |
✓ |
✓ |
✓ |
YOLOP |
✓ |
✓ |
X |
✓ |
X |
✓ |
✓ |
YOLOv5s |
✓ |
✓ |
X |
✓ |
✓ |
✓ |
✓ |
YOLOv8m |
✓ |
✓ |
X |
✓ |
✓ |
✓ |
✓ |
YOLO12m |
✓ |
✓ |
X |
✓ |
✓ |
✓ |
✓ |
YOLOv8m-pose |
✓ |
✓ |
X |
✓ |
✓ |
✓ |
✓ |
LPRNet |
✓ |
✓ |
X |
✓ |
✓ |
✓ |
✓ |
YOLOv8m_seg |
✓ |
✓ |
X |
✓ |
✓ |
✓ |
✓ |
ViT-B-16 |
✓ |
✓ |
X |
✓ |
✓ |
✓ |
✓ |
YOLOv5s_feature |
✓ |
✓ |
X |
✓ |
✓ |
✓ |
✓ |
Gemma-4 |
✓ |
✓ |
X |
✓ |
X |
✓ |
✓ |
BGE |
✓ |
✓ |
X |
✓ |
X |
✓ |
X |
GTE |
✓ |
✓ |
X |
✓ |
X |
✓ |
X |
Whisper-Medium |
✓ |
✓ |
✓ |
✓ |
X |
✓ |
X |
yolov8m-cls |
✓ |
✓ |
X |
✓ |
✓ |
✓ |
✓ |
yolov5m_face |
✓ |
✓ |
X |
✓ |
✓ |
✓ |
✓ |
yolov7 |
✓ |
✓ |
X |
✓ |
✓ |
✓ |
✓ |
yolov9m |
✓ |
✓ |
X |
✓ |
✓ |
✓ |
✓ |
yolo11m |
✓ |
✓ |
X |
✓ |
✓ |
✓ |
✓ |
yolov10m |
✓ |
✓ |
X |
✓ |
✓ |
✓ |
✓ |
yolox |
✓ |
✓ |
X |
✓ |
✓ |
✓ |
✓ |
yolo26m |
✓ |
✓ |
X |
✓ |
✓ |
✓ |
✓ |
sensevoice |
✓ |
✓ |
X |
✓ |
X |
✓ |
X |
glm-asr |
✓ |
✓ |
✓ |
✓ |
X |
✓ |
X |
qwen3-asr |
✓ |
✓ |
✓ |
✓ |
X |
✓ |
X |
whisper-turbo |
✓ |
✓ |
✓ |
✓ |
X |
✓ |
X |
qwen3-embedding |
✓ |
✓ |
X |
✓ |
X |
✓ |
X |
qwen3-vl-embedding |
✓ |
✓ |
X |
✓ |
X |
✓ |
X |
laguna-s-2.1 |
✓ |
✓ |
X |
✓ |
X |
✓ |
X |
qwen3.5 |
✓ |
✓ |
✓ |
✓ |
X |
✓ |
X |
qwen3.6 |
✓ |
✓ |
✓ |
✓ |
X |
✓ |
X |
qwen3.8 |
✓ |
✓ |
✓ |
✓ |
X |
✓ |
X |
glm-ocr |
✓ |
✓ |
X |
✓ |
X |
✓ |
X |
cosyvoice3 |
✓ |
✓ |
✓ |
✓ |
X |
✓ |
X |
qwen3-reranker |
✓ |
✓ |
X |
✓ |
X |
✓ |
X |
qwen3-omni |
✓ |
✓ |
X |
✓ |
X |
✓ |
X |
cam |
✓ |
✓ |
X |
✓ |
X |
✓ |
X |
ct_transformer |
✓ |
✓ |
X |
✓ |
X |
✓ |
X |
dinov3-base |
✓ |
✓ |
X |
✓ |
✓ |
✓ |
✓ |
mineru2.5 |
✓ |
✓ |
X |
✓ |
X |
✓ |
X |
z-image |
✓ |
✓ |
X |
✓ |
X |
✓ |
X |
qwen3-tts |
✓ |
✓ |
✓ |
✓ |
X |
✓ |
X |
emotion2vec |
✓ |
✓ |
X |
✓ |
X |
✓ |
X |
funaudiochat |
✓ |
✓ |
X |
✓ |
X |
✓ |
X |
minicpm-v-4.5 |
✓ |
✓ |
X |
✓ |
X |
✓ |
X |
minicpm-v-4.6 |
✓ |
✓ |
X |
✓ |
X |
✓ |
X |
ornith1.0 |
✓ |
✓ |
X |
✓ |
X |
✓ |
X |
paddleocr_v5 |
✓ |
✓ |
X |
✓ |
X |
X |
✓ |
paddleocr-vl-1.6 |
✓ |
✓ |
X |
✓ |
X |
✓ |
X |
qwen-agentworld |
✓ |
✓ |
X |
✓ |
X |
✓ |
X |
sam2 |
✓ |
✓ |
X |
✓ |
X |
✓ |
✓ |
sam3 |
✓ |
✓ |
X |
✓ |
X |
X |
X |
siglip2 |
✓ |
✓ |
X |
✓ |
✓ |
✓ |
X |
3. 环境依赖
模型转换与评估工具仅用于ModelZoo模型库的网络模型，因此需要具备ModelZoo样例运行环境。
Linux系统：
Docker镜像可运行于标准Linux环境，推荐使用以下已验证环境：
Ubuntu 24.04（x86_64）
其他Linux环境在满足Docker运行条件的情况下通常也可运行，但未在本产品中进行完整验证。
根据功能不同，镜像分为以下两类：
x86_64全功能镜像：
支持模型量化、模型编译与模型推理。
Dadao-docker-xh2-vx.y.z-ubuntu24.04-x86.64.tarx86_64推理部署镜像（deploy镜像）：
仅支持模型推理运行，不包含模型量化与模型编译。
镜像名称中包含
deploy标识。Dadao-deploy-docker-xh2-vx.y.z-ubuntu24.04-x86.64.tarAArch64推理部署镜像：
仅支持ARM64架构下模型推理运行，不包含模型量化与模型编译。
Dadao-deploy-docker-xh2-vx.y.z-ubuntu24.04-aarch64.tar
3.1. 环境配置
执行下面操作设置ModelZoo样例运行环境，所有样例默认适配最新版本软件平台：
安装和部署Docker开发环境。有关 Docker 镜像的安装与部署，参看 《快速入门指南》。
在Docker镜像中下载应用开发示例包。
登录后摩开发者社区。
在 请先选择板级类别 下拉列表中选择使用的后摩板级产品。
在版本列表中选择下载的版本号，再在 AI模型类别筛选器 、平台架构筛选器 、操作系统筛选器 下拉菜单中分别选择AI模型类型、平台架构和操作系统，找到资源名为示例代码的下载资源，选中该资源左边复选框。
点击 直接下载、wget链接、批量直接下载 或 wget批量下载 按钮。
执行下面指令解压应用开发示例包：
unzip houmo-examples-xh2_<release>.zip
ModelZoo模型库位于
houmo-examples-xh2/models目录下。检查
houmo-examples-xh2/env.sh中环境变量设置，根据实际情况修改环境变量的值。环境变量详情参看 ModelZoo环境变量列表。
下载模型数据集，并设置 HOUMO_DATASETS_PATH 环境变量为数据集存放目录。
在
houmo-examples-xh2目录下，执行下面指令配置运行环境：source env.sh
如果在AArch64 架构：不支持模型量化和编译操作，用户可以直接使用提供的已编译模型进行推理。