BMNNSDK2是算能科技基于其自主研发的 AI 芯片所定制的深度学习SDK，涵盖了神经网络推理阶段所需的模型优化、高效运行时支持等能力，为深度学习应用开发和部署提供易用、高效的全栈式解决方案。
算能样例仓就是以BMNNSDK2接口进行开发，制作的一系列给开发者进行参考学习的样例。在开发者朋友们开发自己的样例时，也可以就样例仓的相关案例进行参考。
master分支样例版本适配情况请参见样例表单及适配说明。
历史版本请参考表1 版本说明下载对应发行版。
| BMNNSDK2版本 | 否维护 | Examples 获取方式 |
|---|---|---|
| BMNNSDK2-2.7.0 | 是 | |
| BMNNSDK2-2.6.0 | 是 | Release 2.6.0发行版，点击跳转 |
| 目录 | 说明 |
|---|---|
| inference | 简易的推理框架及其使用示例 |
| multimedia | 基于ffmpeg/opencv的示例目录 |
| pipeline | 基于Pipeline的全流程示例目录 |
| simple | 单个模型推理简单样例目录 |
1.根据设备形态按按照如下步骤搭建合设环境
请参考在线入门文档：https://sophgo-doc.gitbook.io/bmnnsdk2-bm1684/
| 样例名称 | 语言 | 适配BMNNSDK2版本 | 简介 |
|---|---|---|---|
| YoloV5 | c++/python | >=2.6.0 | 使用bmcv/opencv做前处理，bmrt推理的示例程序 |
| centernet | c++/python | >=2.6.0 | CenterNet 推理示例，采用BMCV做前后处理。 |
| retinaface | c++/python | >=2.6.0 | RetinaFace 推理示例，采用BMCV做前后处理。 |
| yolox | c++/python | >=2.6.0 | YOLOX 推理示例，采用BMCV做前后处理。 |
| yolov4 | c++/python | >=2.6.0 | YOLOV3/YOLOV4 推理示例，采用BMCV做前后处理。 |
参考社区网站产品文档获取相关文档。
算能社区鼓励开发者多交流，共学习。开发者可以通过以下渠道进行交流和学习。
算能社区网站：sophgo.com
算能开发者论坛：https://developer.sophon.cn/forum/view/43.html
算能官方qq群：【待发布】
欢迎参与贡献。更多详情，请参阅我们的贡献者Wiki。