Yolo-for-k210

vseasky/yolo-for-k210

教程

riscv-k210

环境配置

1. 常规版本

• windows
• python3.7
• tensorflow-gpu1.15
• cuda10.0
• cudnn7.4.2
• 其它扩展你可以使用 pip3 install -r requirements.txt 命令添加。

2. 30显卡系列

• windows-wsl-ubuntu20.04
• python3.8.16
• tensorflow-gpu1.15.5
  • nvidia-pyindex
  • nvidia-tensorflow[horovod]
  • nvidia-tensorboard==1.15
• cuda11.1
• cudnn8.6
• 其它扩展你可以使用 pip3 install -r requirements.txt 命令添加。
• nvidia 为兼容最新的显卡驱动舍弃了对lite的支持，因此要想使用toco工具，可尝试安装tf2版本提供模型转换工具。

准备数据集

1. 推荐使用Vott工具对数据集进行标注，导出为PascalVoc格式。

2. 案例 VOC 数据集存储于 /train-image/VOCdevkit，你可以修改为自定义数据集路径为 /train-image/your_img。

   数据集结构

3. 运行make-train.py脚本，会按照7:2:1的比例，分配为训练集、验证集、测试集文件(pscalvoc.txt、train.txt、val.txt、test.txt)，同时会自动检测并删除不成对的多余文件。

• Win平台手动下载并合并数据集。
• Linux平台下载数据集。

cd ./train-image
wget https://pjreddie.com/media/files/VOCtrainval_11-May-2012.tar
wget https://pjreddie.com/media/files/VOCtrainval_06-Nov-2007.tar
wget https://pjreddie.com/media/files/VOCtest_06-Nov-2007.tar
# 解压文件
tar xf VOCtrainval_11-May-2012.tar
tar xf VOCtrainval_06-Nov-2007.tar
tar xf VOCtest_06-Nov-2007.tar
# 合并数据集
cd VOCdevkit/
mv ./VOC2007/* ./
cp -r ./VOC2012/* ./
rm -rf VOC2007
rm -rf VOC2012

• 分配数据集。

# 使用VOC数据集
python make-train.py ./VOCdevkit

# 使用自定义数据集
python make-train.py ./your_img

4. 数据集预处理 voc_label.py。

• 修改 voc_label.py。

# 使用VOC数据集
python voc_label.py
cat  VOCdevkit_train.txt VOCdevkit_val.txt> train.txt   #Linux使用此命令
# type VOCdevkit_train.txt VOCdevkit_val.txt> train.txt	#windowns使用此命令

# 使用自定义数据集
python voc_label.py
cat  your_img_train.txt your_img_val.txt> train.txt     #Linux使用此命令
# type your_img_train.txt your_img_val.txt> train.txt	#windowns使用此命令

6. 检查 txt 文件内容是否正确，文件内容为图片路径。

7. 将 JPEGImages 路径和 Annotations 合并到一个NPY 文件中。

python make_voc_list.py train.txt data/voc_img_ann.npy

修改配置文件

你可以直接在 Makefile 编辑默认配置，又或者在 make 操作时传入参数。

生成 Anchors

加载Annotations生成 Anchors (LOW 和 HIGH 视数据集的分布而定)：

# make anchors # 使用默认参数
make anchors DATASET=voc ANCNUM=3 LOW="0.0 0.0" HIGH="1.0 1.0" # 更改自定义参数

当你成功的时候，你会看到这样以下内容：

注：结果是随机的。当你有错误时，就重新运行它。

如果要使用自定义数据集，只需修改脚本并生成 data/{your_img}_img_ann.npy，然后使用 make anchors DATASET=your_img。更多选项请参见 python ./make_anchor_list.py -h

如果要更改输出层的数目，则应修改 OUTSIZE 在 Makefile

下载预训练模型

你必须下载您想要训练的模型权重，因为默认情况下会加载训练前的权重。把文件放进./data 目录。

MODEL	DEPTHMUL	Url	Url
yolo_mobilev1	0.5	google drive	weiyun
yolo_mobilev1	0.75	google drive	weiyun
yolo_mobilev1	1.0	google drive	weiyun
yolo_mobilev2	0.5	google drive	weiyun
yolo_mobilev2	0.75	google drive	weiyun
yolo_mobilev2	1.0	google drive	weiyun
tiny_yolo		google drive	weiyun
yolo		google drive	weiyun

训练

使用 Mobileenet 时，需要指定 DEPTHMUL 参数。 使用 tiny yolo 或 yolo 你不需要设定 DEPTHMUL.

1. 设置并开始训练：MODE-LDEPTHMUL

make train MODEL=yolo_mobilev1 DEPTHMUL=0.75 MAXEP=10 ILR=0.001 DATASET=voc CLSNUM=20 IAA=False BATCH=16

使用 Ctrl+C 停止训练，它将自动在日志目录中保存权重和模型。

2. 设置为继续训练：CKPT

make train MODEL=yolo_mobilev1 DEPTHMUL=0.75 MAXEP=10 ILR=0.0005 DATASET=voc CLSNUM=20 IAA=False BATCH=16 CKPT=log/xxxxxxxxx/yolo_model.h5

3. 设置为启用数据增强：IAA

make train MODEL=xxxx DEPTHMUL=xx MAXEP=10 ILR=0.0001 DATASET=voc CLSNUM=20 IAA=True BATCH=16 CKPT=log/xxxxxxxxx/yolo_model.h5

4. 使用 tensorboard:

tensorboard --logdir log

注意：更多选项请参阅与python ./keras_train.py -h

推理

1. 使用自己训练的模型

make inference MODEL=yolo_mobilev1 DEPTHMUL=0.75 CLSNUM=20 CKPT=log/xxxxxx/yolo_model.h5 IMG=data/input/people.jpg

2. 你可以尝试我的模型：

make inference MODEL=yolo_mobilev1 DEPTHMUL=0.75 CKPT=asset/yolo_model.h5 IMG=data/input/people.jpg

make inference MODEL=yolo_mobilev1 DEPTHMUL=0.75 CKPT=asset/yolo_model.h5 IMG=data/input/dog.jpg

注：由于 anchors 是随机生成的，如果您的结果与上面的图像不同，你只需要加载这个模型并继续训练一段时间。

更多选项请参见python ./keras_inference.py -h

修剪模型

make train MODEL=xxxx MAXEP=1 ILR=0.001 DATASET=voc CLSNUM=20 BATCH=16 PRUNE=True CKPT=log/xxxxxx/yolo_model.h5 END_EPOCH=1

训练结束时，将模型保存为 log/xxxxxx/yolo_prune_model.h5.

Freeze

toco --output_file data/tflite/mobile_yolo.tflite --keras_model_file log/xxxxxx/yolo_model.h5

现在你有了 mobile_yolo.tflite

转换 Kmodel

请参考 nncase v0.1.0-RC5 example

1. NNCase Converter v0.1.0 RC5

./nncase/0.1.0/ncc --version
./nncase/0.1.0/ncc data/tflite/mobile_yolo.tflite mobile_yolo_v3.kmodel -i tflite -o k210model --dataset nncase-images

将 Kmodel 部署到 K210

这是一个完整的解决方案，底层的硬件和软件部署请参考 vseasky/riscv-k210

常见问题&FAQ

• 默认参数Makefile
• OBJWEIGHT，， 用于平衡精度和召回率 NOOBJWEIGHT,WHWEIGH
• 默认输出两层，如果需要更多输出层可以修改 OUTSIZE
• 如果要使用完整的 yolo，则需要将 和 在 Makefile 中修改为原始 yolo 参数 IMGSIZE,OUTSIZE

参考

zhen8838/K210_Yolo_framework

2020/7/5 21:04:35