100ASK-V853-PRO开发板支持yolov5模型部署

100ASK-V853-PRO开发板支持yolov5模型部署

0.前言

本章节主要讲述如何获取yolov5单阶段目标检测算法,并将yolov5原始模型转换为ONNX格式。使用模型转换工具进行模型的转换,并将转换后的模型部署到开发板上。

本章使用的软件列表:

  1. anaconda(Windows)
  2. Git(Windows)
  3. Tina SDK(Linux)
  4. 全志NPU扩展包(Linux)
  5. OpenCV库(Linux)

硬件列表:
百问网 100ASK-V853-PRO开发板:https://item.taobao.com/item.htm?&id=706864521673

这里提供Source资源包:source.zip 包括(conda配置yolov5环境依赖包文件,yolov5端侧部署代码)

yolov5体验镜像:v853_linux_100ask_uart0.img (测试方法:yolov5 /etc/models/yolov5_model.nb <测试图像>)

YOLOV5官方提供的V6.0版本的资源:

yolov5s ONNX模型文件:https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v6.0/yolov5s.onnx

yolov5s PT模型文件https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v6.0/yolov5s.pt

yolov5-v6.0代码:https://github.com/ultralytics/yolov5/archive/refs/tags/v6.0.zip

1.配置yolov5环境

yolov5官方网址为:GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite

使用Git工具在任意目录下获取源码V6.0版本,输入

git clone -b v6.0 https://github.com/ultralytics/yolov5

image-20230613182944474

如果您使用Git下载出现问题,也可以直接点击下面网址直接下载源码压缩包,下载完成解压即可正常使用。

https://github.com/ultralytics/yolov5/archive/refs/tags/v6.0.zip

等待下载完成,下载完成后会在当前目录下,查看到yolov5项目文件夹

100askTeam@DESKTOP-F46NFJT MINGW64 /d/Programmers/ModelDeployment/2.yolov5
$ ls
yolov5/
​
100askTeam@DESKTOP-F46NFJT MINGW64 /d/Programmers/ModelDeployment/2.yolov5
$ cd yolov5/
​
100askTeam@DESKTOP-F46NFJT MINGW64 /d/Programmers/ModelDeployment/2.yolov5/yolov5 (master)
$ ls
CITATION.cff README.zh-CN.md detect.py requirements.txt tutorial.ipynb
CONTRIBUTING.md benchmarks.py export.py segment/ utils/
LICENSE classify/ hubconf.py setup.cfg val.py
README.md data/ models/ train.py

打开Anaconda Prompt (Anaconda3)软件,进入yolov5项目目录中,输入以下命令

(base) C:\Users\100askTeam>D:
​
(base) D:\>cd D:\Programmers\ModelDeployment\2.yolov5\yolov5
​
(base) D:\Programmers\ModelDeployment\2.yolov5\yolov5>

使用conda创建yolov项目环境,输入

conda create -n my-yolov5-env python=3.7

激活yolov5环境

conda activate my-yolov5-env

安装依赖

pip install -U -r requirements.txt -i https://pypi.doubanio.com/simple/

FAQ:

搭建环境时由于版本的不同会遇各种问题,下面我会提供我配置好的环境所需的包文件版本,文件位于压缩包的requirements文件夹中的conda-yolov5_6-env.yaml。在Conda终端中创建新环境,执行

conda env create -f conda-yolov5_6-env.yaml

执行python detect.py,测试环境是否搭建成功,执行后会自动下载模型权重文件

这里下载速度可能会很慢,建议直接访问官网下载https://github.com/ultralytics/yolov5/tree/v6.0,点击下图红框处的YOLOV5s。这里我下载 v6.0 版本的 yolov5s.onnx 模型作为示例。

下载地址:https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v6.0/yolov5s.pt


点进入后会进去yolov5资源中心,往下找到V6.0版本的资源下载界面,找到您所需的资源即可。
yolov5-download

将该模型文件放在yolov5项目文件夹下,如下图所示:

image-20230619162921742

在conda终端中输入python detect.py,可得到如下执行结果

(my-yolov5-env) D:\Programmers\ModelDeployment\2.yolov5\yolov5-6.0>python detect.py
detect: weights=yolov5s.pt, source=data\images, imgsz=[640, 640], conf_thres=0.25, iou_thres=0.45, max_det=1000, device=, view_img=False, save_txt=False, save_conf=False, save_crop=False, nosave=False, classes=None, agnostic_nms=False, augment=False, visualize=False, update=False, project=runs\detect, name=exp, exist_ok=False, line_thickness=3, hide_labels=False, hide_conf=False, half=False, dnn=False
YOLOv5 2021-10-12 torch 2.0.1+cpu CPU
​
Fusing layers...
D:\Anaconda3\envs\my-yolov5-env\lib\site-packages\torch\functional.py:504: UserWarning: torch.meshgrid: in an upcoming release, it will be required to pass the indexing argument. (Triggered internally at C:\actions-runner\_work\pytorch\pytorch\builder\windows\pytorch\aten\src\ATen\native\TensorShape.cpp:3484.)
return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs) # type: ignore[attr-defined]
Model Summary: 213 layers, 7225885 parameters, 0 gradients
image 1/2 D:\Programmers\ModelDeployment\2.yolov5\yolov5-6.0\data\images\bus.jpg: 640x480 4 persons, 1 bus, Done. (0.274s)
image 2/2 D:\Programmers\ModelDeployment\2.yolov5\yolov5-6.0\data\images\zidane.jpg: 384x640 2 persons, 1 tie, Done. (0.189s)
Speed: 4.5ms pre-process, 231.3ms inference, 2.8ms NMS per image at shape (1, 3, 640, 640)
Results saved to runs\detect\exp1

FAQ:

如果您执行此命令时,遇到如下报错:

原因:torch版本过高,可以通过修改代码或者降低版本。

下面我使用修改代码的方式解决:

修改D:\Anaconda3\envs\my-yolov5-env\lib\site-packages\torch\nn\modules\upsampling.py文件中的Upsample类中forward函数的返回值。

原本:

def forward(self, input: Tensor) -> Tensor:
return F.interpolate(input, self.size, self.scale_factor, self.mode, self.align_corners,
recompute_scale_factor=self.recompute_scale_factor)

修改后:

def forward(self, input: Tensor) -> Tensor:
return F.interpolate(input, self.size, self.scale_factor, self.mode, self.align_corners)

修改结果如下图所示:

执行python detect.py完成后,可以在yolov5项目文件夹下的runs\detect\exp1目录下找到执行后的输出结果,如下所示。

2.导出yolov5 ONNX模型

2.1 export程序导出模型

在export.py程序找到parse_opt函数,查看默认输出的模型格式。如果默认支持有onnx格式,就无需修改,如果默认没有填写onnx,修改默认格式为onnx格式。

执行export.py函数前需要需要确保已经安装了onnx包,可手动安装,如下所示

pip install onnx==1.13.0 -i https://pypi.doubanio.com/simple/

执行export.py函数导出yolov5的onnx格式动态模型,在conda终端输入

python export.py --weights yolov5s.pt --include onnx --dynamic

执行完成后会在yolov5项目目录中生成一个名称为yolov5s.onnx的文件,如下图所示:

2.2 简化模型

由于转换的模型是动态 Shape 的,不限制输入图片的大小,对于 NPU 来说会增加处理工序,所以这里我们需要转换为静态 Shape 的模型。

需要安装 onnxsim 工具,在conda终端输入

pip install onnxsim -i https://pypi.doubanio.com/simple/

然后使用这条命令转换:

python -m onnxsim yolov5s.onnx yolov5s-sim.onnx --input-shape 1,3,640,640

执行完成后会导出名为yolov5s-sim.onnx文件,文件位于yolov5项目文件夹下,如下图所示:

2.3 查看模型

使用开源网站Netron网站
https://netron.app/
访问上面的网址查看模型结构。

image-20230619165052151

选择yolov5s-sim.onnx文件,点击打开。

查看如下图所示输出节点

可看到模型有 4 个输出节点,其中 ouput 节点为后处理解析后的节点;在实际测试的过程中,发现 NPU 量化操作后对后处理的运算非常不友好,输出数据偏差较大,所以我们可以将后处理部分放在 CPU 运行;因此保留 350498646 三个后处理解析前的输出节点即可,后文在导入模型时修改输出节点。

3.转换NPU模型

3.1 创建转换目录

打开NPU工具包的虚拟机Ubuntu20.04,创建yolov5-6.0文件夹,存放模型和量化图像等。

ubuntu@ubuntu2004:~$ mkdir yolov5-6.0

进入yolov5模型转换目录。

ubuntu@ubuntu2004:~$ cd yolov5-6.0/

创建data目录存放量化图像

mkdir data

将量化图像传入data文件夹下,例如,传入test01.jpg图像到data

ubuntu@ubuntu2004:~/yolov5-test$ ls data
test01.jpg

在yolov5模型转换目录中创建dataset.txt

ubuntu@ubuntu2004:~/yolov5-6.0$ touch dataset.txt

修改dataset.txt文件

ubuntu@ubuntu2004:~/yolov5-6.0$ vi dataset.txt

dataset.txt文件中增加量化图片的路径.

./data/test01.jpg

yolov5s-sim.onnx模型传入yolov5模型转换文件夹下。例如:

ubuntu@ubuntu2004:~/yolov5-6.0$ ls
data dataset.txt yolov5s-sim.onnx

工作目录的文件如下所示:

ubuntu@ubuntu2004:~/yolov5-6.0$ tree
.
├── data
│ └── test01.jpg
├── dataset.txt
└── yolov5s-sim.onnx
​
1 directory, 3 files

3.2 导入模型

导入模型前需要知道我们要保留的输出节点,由之前查看到我们输出的三个后处理节点为:350498646

pegasus import onnx --model yolov5s-sim.onnx --output-data yolov5s-sim.data --output-model yolov5s-sim.json --outputs "350 498 646"

导入生成两个文件,分别是是 yolov5s-sim.datayolov5s-sim.json 文件,两个文件是 YOLO V5 网络对应的芯原内部格式表示文件,data 文件储存权重,cfg 文件储存模型。

3.3生成 YML 文件

YML 文件对网络的输入和输出的超参数进行描述以及配置,这些参数包括,输入输出 tensor 的形状,归一化系数 (均值,零点),图像格式,tensor 的输出格式,后处理方式等等

pegasus generate inputmeta --model yolov5s-sim.json --input-meta-output yolov5s-sim_inputmeta.yml

pegasus generate postprocess-file --model yolov5s-sim.json --postprocess-file-output yolov5s-sim_postprocess_file.yml

修改 yolov5s-sim_inputmeta.yml 文件中的的 scale 参数为 0.0039216(1/255),目的是对输入 tensor 进行归一化,和网络进行训练的时候是对应的。

vi yolov5s-sim_inputmeta.yml

3.4 量化

生成量化表文件,使用非对称量化,uint8,修改 --batch-size 参数为你的 dataset.txt 里提供的图片数量。

pegasus quantize --model yolov5s-sim.json --model-data yolov5s-sim.data --batch-size 1 --device CPU --with-input-meta yolov5s-sim_inputmeta.yml --rebuild --model-quantize yolov5s-sim.quantize --quantizer asymmetric_affine --qtype uint8

3.5 预推理

利用前文的量化表执行预推理,得到推理 tensor

pegasus inference --model yolov5s-sim.json --model-data yolov5s-sim.data --batch-size 1 --dtype quantized --model-quantize yolov5s-sim.quantize --device CPU --with-input-meta yolov5s-sim_inputmeta.yml --postprocess-file yolov5s-sim_postprocess_file.yml

3.6 导出模板代码与模型

输出的模型可以在 ovxilb/yolov5s-sim_nbg_unify 文件夹中找到network_binary.nb文件。

pegasus export ovxlib --model yolov5s-sim.json --model-data yolov5s-sim.data --dtype quantized --model-quantize yolov5s-sim.quantize --batch-size 1 --save-fused-graph --target-ide-project 'linux64' --with-input-meta yolov5s-sim_inputmeta.yml --output-path ovxilb/yolov5s-sim/yolov5s-simprj --pack-nbg-unify --postprocess-file yolov5s-sim_postprocessmeta.yml --optimize "VIP9000PICO_PID0XEE" --viv-sdk ${VIV_SDK}

将生成的network_binary.nb文件拷贝出来备用。

4.YOLOV5端侧部署

4.1 配置yolov5端侧部署环境

在进行端侧部署前,由于后处理需要使用OpenCV库,所以请先按照如下步骤

下载source压缩包中的yolov5.tar.gz,将该压缩包拷贝到虚拟机中,解压压缩包

tar -xzvf yolov5.tar.gz

将解压出来的文件夹拷贝到tina-v853-open/openwrt/package/npu/目录下

cp yolov5/ ~/workspaces/tina-v853-open/openwrt/package/npu/ -rf

注意:上面的~/workspaces/tina-v853-open/openwrt/package/npu/目录需要更换为您自己的SDK实际的目录。

拷贝完成后,如下所示:

book@100ask:~/workspaces/tina-v853-open/openwrt/package/npu$ ls
lenet viplite-driver vpm_run yolov3 yolov5

4.2 编译端侧部署代码

配置编译环境

book@100ask:~/workspaces/tina-v853-open$ source build/envsetup.sh
...
book@100ask:~/workspaces/tina-v853-open$ lunch
​
You're building on Linux
​
Lunch menu... pick a combo:
1 v853-100ask-tina
2 v853-vision-tina
Which would you like? [Default v853-100ask]: 1
...

进入Tina配置界面

book@100ask:~/workspaces/tina-v853-open$ make menuconfig

进入如下目录,选中yolov5后即可编译端侧部署程序

> 100ask
	> NPU
		<*> yolov5....................................................... yolov5 demo
		<*> yolov5-model...................................... yolov5 test demo model

注意:yolov5-model该选择后会将yolov5_model.nb打包进镜像中,该模型文件会在/etc/models/目录下。

保存并退出Tina配置界面。

编译Tina SDK镜像,编译完成后打包生成镜像

book@100ask:~/workspaces/tina-v853-open$ make
...
book@100ask:~/workspaces/tina-v853-open$ pack

注意:如果您将模型打包进镜像中,可能会出现文件系统大小设置值太小的问题们可以参考https://forums.100ask.net/t/topic/3158解决。

打包完成后,使用全志烧写工具进行烧写新镜像,如果您还不会烧写系统,请参考:使用PhoenixSuit烧写工具进行系统的烧写(第一次使用)

4.3 测试yolov5端侧部署

测试图像文件要求:

  • 图片尺寸:640*640

开发板端:

使用ADB将测试图片传输到开发板上,将USB0的模式切换到 Device 模式

cat /sys/devices/platform/soc/usbc0/usb_device

image-20230625171158725

主机端:

将ADB设备连接上虚拟机,并将虚拟机中的测试图片传输到开发板中,查看ADB设备

book@100ask:~/workspaces/testImg$ adb devices
List of devices attached
20080411 device

查看需要传输的文件

book@100ask:~/workspaces/testImg$ ls bus_640-640.jpg
bus_640-640.jpg

传输文件到开发板中

book@100ask:~/workspaces/testImg$ adb push bus_640-640.jpg /mnt/UDISK
bus_640-640.jpg: 1 file pushed. 0.7 MB/s (97293 bytes in 0.128s)

开发板端:

进入测试图像目录

root@TinaLinux:/# cd /mnt/UDISK/
root@TinaLinux:/mnt/UDISK# ls
bus_640-640.jpg lost+found overlay

yolov5程序参数要求:yolov5 <模型文件路径> <测试图像路径>

如果您打包了默认的yolov5模型文件,可以输入

yolov5 /etc/models/yolov5_model.nb ./bus_640-640.jpg

如果您需要选择自己的模型文件进行测试,可以将上面的/etc/models/yolov5_model.nb更换为自己的模型路径,下面我以默认的模型文件进行测试。

查看输出图像文件yolov5_out.jpg

root@TinaLinux:/mnt/UDISK# ls
bus_640-640.jpg lost+found overlay yolov5_out.jpg

主机端:

拉取输出文件yolov5_out.jpg到当前文件夹下

book@100ask:~/workspaces/testImg$ adb pull /mnt/UDISK/yolov5_out.jpg ./
/mnt/UDISK/yolov5_out.jpg: 1 file pulled. 0.9 MB/s (184894 bytes in 0.202s)

4.4 测试其他图像

对于人形的识别,该模型还是比较准确的

对于交通道路这种复杂的情况,对于行人丢失些许目标,但对于车辆效果很好,丢失情况较少。

测试动物,对于动物的检测该模型是十分准确的,检测效果即预测精度都较高。

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在导入模型时出现这样的错误怎么办,我的模型是356 508 657

pegasus import onnx --model yolov5s-sim.onnx --output-data yolov5s-sim.data --output-model yolov5s-sim.json --outputs “356 508 667”


上次忘了说,之前后面几个参数我就已经改为356 508 657了,但是还是不行

用我们验证通过的版本,如果需要验证其他的版本,请联系芯片原厂提供技术支持