转载自:《基于海思35xx nnie引擎进行经典目标检测算法模型推理》视频课程介绍
作者:ltshan139
前言
沉寂两个月,终于将新的视频课程\<\<基于海思35xx nnie引擎进行经典目标检测算法模型推理\>\>发布出来。它可以看成是上一门视频课程<<基于海思35xx上nnie加速引擎进行yolov3算法模型推理>>的姐妹篇。即在SDK和yolov3模型详细讲解的基础上,我们进行了扩充和延申。
内容介绍
本视频课程精心挑选6个经典且热门的目标检测算法模型在海思nnie平台上的移植。它们分别为:
Faster RCNN, RFCN, SSD,Mobilenet SSD, YOLOV2, YOLO3Tiny。
我们会从以下六个方面来分别详细讲解每个算法模型:
1)算法模型原理介绍和点拨
2)基于自己数据集的模型训练及其验证(针对Faster RCNN, RFCN, SSD,Mobilenet SSD)
3)darknet模型转换成caffe model(针对Yolo2和Yolo3Tiny)
4)模型量化
5)模型仿真
6)如何在开发板上推理这些模型
重点、难点提示
在讲解每一个算法模型的移植过程,明显感觉到这里面或多或少都有一些坑或难点,而且每个算法模型情况都不尽相同。
就Faster RCNN和R-FCN而言,它们的难点在于模型训练和模型量化,这里面可能会存在由于模型太大而导致量化失败的问题或量化时roi co-ordinate file生成的疑惑等。至于后面的仿真以及开发板运行代码,虽然非常复杂,但是里面其实所需要修改的参数比较少,反倒不是难点了。
就SSD和Moiblenet-SSD而言,模型框架搭建、准备以及基于自己数据集的训练也是难点,此外,量化过程中的配置也有值得关注的地方。个人认为,最麻烦的还是 仿真及其开发板上运行代码里面的软件参数修改,必须完全理解它们,才能灵活运用。
关于Yolov2和Yolo3Tiny算法模型,它们的难点变成了 模型转换。 尤其是Yolov2而言,网上一般提的是Yolo2Tiny的模型转换成caffe model,这里面就会避开了reorg层的处理。本课程讲的是yolo2官方版模型,也提供了转换脚本来来将Yolo2 darknet模型转换成caffe模型。
再补充一点,就Yolo3Tiny模型而言,它的特殊性在于SDK的仿真代码和开发板sample代码并没有提供Yolo3Tiny模型的支持,需要自己修改Yolo3代码来实现Yolo3Tiny模型的推理。
所有这些重点和难点都会在视频课程中详细讲述,并提供相应且真正运行过的开发板sample代码以及各个难点所对应的转换、配置脚本等。 此外,欢迎参看本课程第一节课程介绍来获得该课程的更多信息。
推荐阅读
更多海思AI芯片方案学习笔记欢迎关注海思AI芯片方案学习。