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AI学习者 · 8月6日

resnet50训练部署教程

人工智能

1. Resnet50简介

ResNet50网络是2015年由微软实验室的何恺明提出，获得ILSVRC2015图像分类竞赛第一名。在ResNet网络提出之前，传统的卷积神经网络都是将一系列的卷积层和池化层堆叠得到的，但当网络堆叠到一定深度时，就会出现退化问题。 残差网络的特点是容易优化，并且能够通过增加相当的深度来提高准确率。其内部的残差块使用了跳跃连接，缓解了在深度神经网络中增加深度带来的梯度消失问题。

本教程基于图像分类算法ResNet50的训练和部署到EASY-EAI-Nano(RV1126)进行说明。

image.png

2. 准备数据集

2.1 数据集下载

本教程以车辆分类算法为例，数据集的百度网盘下载链接为:

https://pan.baidu.com/s/1pkYm9AA3s3WDM7GecShlbQ
提取码：6666

解压完成后得到以下两个文件夹：

image.png

打开可以看到一共10类汽车：

image.png

类别名称与类别索引关系如下所示：

image.png

3. ResNet50图像分类训练

3.1 训练源码下载

训练源码的百度网盘下载链接为:

https://pan.baidu.com/s/1slgFo12Hoy0_copi1MFmXg
提取码：6666

得到下图所示目录：

image.png

把数据集解压到当前目录：

image.png

3.2 训练模型

进入anconda的pyTorch环境，切换到训练源码目录执行以下指令开始训练：

python train.py

执行结果如下图所示:

image.png

训练结束后test loss结果如下所示:

image.png

训练结束后test accuracy结果如下所示:

image.png

生成的最优模型如下所示：

image.png

3.3 在PC端测试模型

在训练源码目录执行以下指令，测试模型(生成模型名称不一致则修改predict.py脚本):

python predict.py

image.png

结果类别索引号为1——BUS, 测试结果正确。

image.png

3.4 pth模型转换为onnx模型

执行以下指令把pytorch的pth模型转换onxx模型：

python pth_to_onnx.py

image.png

生成ONNX模型如下所示:

image.png

4. rknn-toolkit模型转换

4.1 rknn-toolkit模型转换环境搭建

onnx模型需要转换为rknn模型才能在EASY-EAI-Nano运行，所以需要先搭建rknn-toolkit模型转换工具的环境。当然tensorflow、tensroflow lite、caffe、darknet等也是通过类似的方法进行模型转换，只是本教程onnx为例。

4.1.1 概述

模型转换环境搭建流程如下所示：

image.png

4.1.2 下载模型转换工具

为了保证模型转换工具顺利运行，请下载网盘里”AI算法开发/RKNN-Toolkit模型转换工具/rknn-toolkit-v1.7.3/docker/rknn-toolkit-1.7.3-docker.tar.gz”。

网盘下载链接：https://pan.baidu.com/s/1_PquxW2rFuf77q6mT3gkDQ
提取码：6666
4.1.3 把工具移到ubuntu18.04

把下载完成的docker镜像移到我司的虚拟机ubuntu18.04的rknn-toolkit目录,如下图所示：

image.png

4.1.4 运行模型转换工具环境

在该目录打开终端：

image.png

执行以下指令加载模型转换工具docker镜像:

docker load --input /home/developer/rknn-toolkit/rknn-toolkit-1.7.3-docker.tar.gz

执行以下指令进入镜像bash环境:

docker run -t -i --privileged -v /dev/bus/usb:/dev/bus/usb rknn-toolkit:1.7.3 /bin/bash

现象如下图所示:

image.png

输入“python”加载python相关库，尝试加载rknn库，如下图环境测试成功:

image.png

至此，模型转换工具环境搭建完成。

4.2 模型转换为RKNN

EASY EAI Nano支持.rknn后缀的模型的评估及运行，对于常见的tensorflow、tensroflow lite、caffe、darknet、onnx和Pytorch模型都可以通过我们提供的 toolkit 工具将其转换至 rknn 模型，而对于其他框架训练出来的模型，也可以先将其转至 onnx 模型再转换为 rknn 模型。 模型转换操作流程入下图所示：

image.png

4.2.1 模型转换Demo下载
下载百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1iTcklPq7lyfVbG4GlsZNIg
提取码：6666

把resnet50_model_convert.tar.bz2和quant_dataset.zip解压到虚拟机，如下图所示:

image.png

4.2.2 进入模型转换工具docker环境

执行以下指令把工作区域映射进docker镜像，其中/home/developer/rknn-toolkit/model_convert_test为工作区域，/test为映射到docker镜像，/dev/bus/usb:/dev/bus/usb为映射usb到docker镜像：

docker run -t -i --privileged -v /dev/bus/usb:/dev/bus/usb -v /home/developer/rknn-toolkit/model_convert_test:/test rknn-toolkit:1.7.3 /bin/bash
执行成功如下图所示:

image.png

4.2.3 模型转换Demo目录介绍

模型转换测试Demo由resnet50_model_convert和quant_dataset组成。resnet50_model_convert存放软件脚本，quant_dataset存放量化模型所需的数据。如下图所示:

image.png

resnet50_model_convert文件夹存放以下内容，如下图所示:

image.png

4.2.4 生成量化图片列表

在docker环境切换到模型转换工作目录:

cd /test/resnet50_model_convert

如下图所示:

image.png

执行gen_list.py生成量化图片列表:

python gen_list.py

命令行现象如下图所示:

image.png

生成“量化图片列表”如下文件夹所示:

image.png

4.2.5 onnx模型转换为rknn模型

rknn_convert.py脚本默认进行int8量化操作，脚本代码清单如下所示：

import os
import urllib
import traceback
import time
import sys
import numpy as np
import cv2
from rknn.api import RKNN


ONNX_MODEL = '10class_ResNet50.onnx'
RKNN_MODEL = './10class_ResNet50.rknn'
DATASET = './pic_path.txt'

QUANTIZE_ON = True

if __name__ == '__main__':

    # Create RKNN object
    rknn = RKNN(verbose=True)

    if not os.path.exists(ONNX_MODEL):
        print('model not exist')
        exit(-1)

    # pre-process config
    print('--> Config model')
    rknn.config(reorder_channel='0 1 2',
                mean_values=[[123.67, 116.28,103.53]],
                std_values=[[58.395, 57.12, 57.375]],
                optimization_level=3,
                target_platform = 'rv1126',
                output_optimize=1,
                quantize_input_node=QUANTIZE_ON)
    print('done')

    # Load ONNX model
    print('--> Loading model')
    ret = rknn.load_onnx(model=ONNX_MODEL)
    if ret != 0:
        print('Load  failed!')
        exit(ret)
    print('done')

    # Build model
    print('--> Building model')
    ret = rknn.build(do_quantization=QUANTIZE_ON, dataset=DATASET)
    if ret != 0:
        print('Build resnet failed!')
        exit(ret)
    print('done')

    # Export RKNN model
    print('--> Export RKNN model')
    ret = rknn.export_rknn(RKNN_MODEL)
    if ret != 0:
        print('Export resnet failed!')
        exit(ret)
    print('done')

把onnx模型10class_ResNet50.onnx放到resnet50_model_convert目录，并执行rknn_convert.py脚本进行模型转换：

python rknn_convert.py

生成模型如下图所示，此模型可以在rknn-toolkit环境和EASY EAI Nano环境运行：

image.png

4.2.6 运行rknn模型

用predict.py脚本在PC端的环境下可以运行rknn的模型，如下图所示:

image.png

predict.py脚本程序清单如下所示:

import os
import urllib
import traceback
import time
import sys
import numpy as np
import cv2
import random
from rknn.api import RKNN

RKNN_MODEL = '10class_ResNet50.rknn'
IMG_PATH = './test-1.jpg'


BOX_THRESH = 0.25
NMS_THRESH = 0.6


CLASSES = ("SUV", "bus", "family sedan", "fire engine", "heavy truck", "jeep", "minibus", "racing car", "taxi", "truck")


def show_outputs(output):

    print("softmax output:", output)

    max_confidence = np.max(output)
    index = np.where(output == max_confidence)
    print("max confidence:", max_confidence)
    print("max confidence index:", index[0][0])
    print("CLASSES predict: ", CLASSES[index[0][0]])

def softmax(x):
    return np.exp(x)/sum(np.exp(x))

if __name__ == '__main__':

    # Create RKNN object
    rknn = RKNN(verbose=True)

    print('--> Loading model')
    ret = rknn.load_rknn(RKNN_MODEL)
    if ret != 0:
        print('load rknn model failed')
        exit(ret)
    print('done')

    # init runtime environment
    print('--> Init runtime environment')
    ret = rknn.init_runtime()
    # ret = rknn.init_runtime('rv1126', device_id='1126')
    if ret != 0:
        print('Init runtime environment failed')
        exit(ret)
    print('done')

    # Set inputs
    img = cv2.imread(IMG_PATH)
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    resize_img = cv2.resize(img,(224,224))

    # Inference
    print('--> Running model')
    outputs = rknn.inference(inputs=[resize_img])

    print("outputs[0]:", outputs[0])
    print("outputs[0].shape:", outputs[0].shape)
    show_outputs(softmax(np.array(outputs[0][0])))

    print('done')
    rknn.release()

执行结果如下图所示:

image.png

4.2.7 模型预编译

由于rknn模型用NPU API在EASY EAI Nano加载的时候启动速度会很慢，在评估完模型精度没问题的情况下，建议进行模型预编译。预编译的时候需要通过EASY EAI Nano主板的环境，所以请务必接上adb口与ubuntu保证稳定连接。

板子端接线如下图所示，拨码开关需要是adb：

image.png

虚拟机要保证接上adb设备：

image.png

由于在虚拟机里ubuntu环境与docker环境对adb设备资源是竞争关系，所以需要关掉ubuntu环境下的adb服务，且在docker里面通过apt-get安装adb软件包。以下指令在ubuntu环境与docker环境里各自执行：

image.png

在docker环境里执行adb devices,现象如下图所示则设备连接成功：

image.png

运行precompile_rknn.py脚本把模型执行预编译：

python precompile_rknn.py

执行效果如下图所示，生成预编译模型10class_ResNet50_pre.rknn：

image.png

至此预编译部署完成，模型转换步骤已全部完成。生成如下预编译后的int8量化模型：

image.png

至此RKNN模型生成完毕，注意预编译模型只能在板卡端执行。

5. ResNet50图像分类部署

5.1 模型部署示例介绍

本小节展示ResNet50模型的在EASY EAI Nano的部署过程，该模型仅经过简单训练供示例使用，不保证模型精度。

5.2 开发环境准备

如果您初次阅读此文档，请阅读《入门指南/开发环境准备/Easy-Eai编译环境准备与更新》，并按照其相关的操作，进行编译环境的部署。

在PC端Ubuntu系统中执行run脚本，进入EASY-EAI编译环境，具体如下所示。

cd ~/develop_environment
./run.sh

image.png

5.3 源码下载以及例程编译

下载ResNet50 C Demo示例文件。

百度网盘链接: (https://pan.baidu.com/s/1obT-Ipdwzafqyn3-93OoeA 提取码：6666)。

下载程序包移至ubuntu环境后，执行以下指令解压：

tar -xvf resnet50_classification_C_demo.tar.bz2

下载解压后如下图所示:

image.png

在EASY-EAI编译环境下，切换到例程目录执行编译操作：

cd /opt/rknn-toolkit/resnet50_classification_C_demo/
./build.sh

注：

  • 由于依赖库部署在板卡上，因此交叉编译过程中必须保持adb连接。

image.png

5.4 在开发板执行ResNet50 图像分类算法

在EASY-EAI编译环境下，在例程目录执行以下指令把可执行程序推送到开发板端：

cp resnet_classification_demo_release/ /mnt/userdata/ -rf

通过按键Ctrl+Shift+T创建一个新窗口，执行adb shell命令，进入板卡运行环境:

adb shell

image.png

进入板卡后，定位到例程上传的位置，如下所示：

 cd /userdata/resnet_classification_demo_release/

运行例程命令如下所示：

./resnet_classification_demo

执行结果如下图所示，算法执行时间约为35ms:

image.png

至此，ResNet50图像分类例程已成功在板卡运行。

6. 资料下载

image.png

作者：EASY-EAI灵眸科技
文章来源：知乎

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