cv_tinynas_human-detection_damoyolo on Ascend NPU

1. 简介

本文档记录 DamoYOLO TinyNAS 人体检测模型在昇腾 NPU (Ascend 910B3) 上的迁移适配与精度验证结果。

与 cv_tinynas_head-detection_damoyolo（人头检测）共享相同的 DamoYOLO + TinyNAS 架构，差异在于训练数据——本模型针对全身人体进行训练。适配方式完全复用。

相关获取地址：

• 权重下载地址（ModelScope）：https://modelscope.cn/models/damo/cv_tinynas_human-detection_damoyolo
• 权重下载地址（HuggingFace Mirror）：https://hf-mirror.com/damo/cv_tinynas_human-detection_damoyolo

2. 验证环境

• NPU：Ascend 910B3，单卡推理
• 模型大小：约 16.3M 参数

3. 推理启动

pip install torch==2.8.0 torch_npu==2.8.0.post4 modelscope opencv-python-headless numpy timm thop easydict matplotlib
modelscope download --model damo/cv_tinynas_human-detection_damoyolo --local_dir ./model
python inference.py --image scene.jpg --device npu

4. Smoke 验证

• CPU/NPU 推理正常，backbone 特征图 [1, 128, 80, 80]
• 精度评测通过

5. 性能参考

6. 精度评测

7. 注意事项

与同系列 DamoYOLO 模型（人头检测、安全帽检测、无人机检测）共享相同架构，适配代码完全复用，仅需修改 --model_dir 参数。