基于研华EPC-R5770边缘计算系统的语义分割网络实现

嵌入式大杂烩 2020-11-10 00:00

导读

语义分割是机器视觉技术中关于图像理解的重要一环,也AI领域中一个重要的分支。了解基于研华EPC-R5770边缘计算系统的语义分割网络实现,开阔思路!感兴趣的盆友们还可以关注在 11月19-21日的研华嵌入式物联网伙伴峰会 ,“边缘AI专题”论坛研华携手英特尔、ARM等大厂分享AI整合软硬件解决方案及技术服务分析等精彩内容。 (文末福利)


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如何训练一个可用于研华整机EPC-R5770(HI3531DV200)当中运行的segnet网络?


01

环境


训练硬件平台SOM5992(至强E3系列CPU)、8G_DDR4内存、GTX1050ti

运行硬件平台EPC-R5770

OS版本发行版ubuntu18.04


软件版本

Anconda3:   5.2.0-Linux-x86_64(PYTHON3.6)

Caffe:  caffe-segnet

NVIDIA Driver: 450.66

CUDA:  8.0.61_375.26

cudnn:   8.0-linux-x64-v5.1


02

相关依赖安装


sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler

sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev

sudo apt-get install libgoogle-glog-dev

sudo apt-get install libopenblas-dev

sudo apt-get install liblmdb-dev

sudo apt-get install libgflags-dev

sudo apt-get install libatlas-base-dev

sudo apt-get install build-essential cmake libgtk2.0-dev pkg-config python-dev python-numpy libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev

sudo apt-get install libavformat-dev libswscale-dev libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libdc1394-22-dev


03

训练模型


caffe-segnet


caffe-segnet的下载链接
https://github.com/TimoSaemann/caffe-segnet-cudnn5
训练数据集及测试Demo下载链接
https://github.com/alexgkendall/SegNet-Tutorial


将SegNet-Tutorial-master.zip解压到根目录并重命名为SegNet

unzip SegNet-Tutorial-master.zip

mv SegNet-Tutorial-master /SegNet



SegNet内容如下:

 


04

修改segnet模型适配于EPC-R5770平台


由于segnet作者已提供segnet的模型结构,其路径为

/SegNet/Models/segnet_train.prototxt

该模型通过训练可以在x86平台上正常运行,可无法迁移至EPC-R5770当中,我们需要将模型进行一定的修改,具体如下:


1. NNIE没有支持 BN层,而只支持caffe 1.0当中的batch norm层

解决方法将prototxt文件当中的BN层修改为batchnorm层及Scale层,如图所示


1)对于训练的prototxt



(左)修改前 (右)修改后


2)对于推理的prototx


(左)修改前 (右)修改后


2.将数据集的样本size改为384*480

可以自行编写opencv脚本对数据集进行批量的图像大小修改


3.将upsample5与upsample4层的参数upsample_w与upsample_h注释掉

如下



4.将batch_norm层的moving_average_fraction参数修改为0.9

如下



5.segnet_train.prototxt的batch_size设置为1

一个batch_size占用了3.2G内存


6.solver文件中添加iter_size: 5

batch_size太小不利于模型的收敛,因此设置5次训练才做一次回归


05

使用迁移学习来训练模型


1.下载预训练过的VGG16的weights

链接如下:

http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/very_deep/

2.训练segnet-VGG16模型

用VGG_ILSVRC_16_layers.caffemodel作为初始化权重

mkdir /SegNet/Models/Training/


./build/tools/caffe train -gpu 0 -solver/SegNet/Models/segnet_solver.prototxt -weights/SegNet/Models/VGG_ILSVRC_16_layers.caffemodel

大约训练50-100 epochs就可以得出不错的结果


3.修改/SegNet/Scripts/compute_bn_statistics.py的185行的输入图像尺寸大小及190-194行注释

如图所示


生成deploy.prototxttest_weights.caffemodel

sudo python /SegNet/Scripts/compute_bn_statistics.py/SegNet/Models/segnet_train.prototxt/SegNet/Models/Training/segnet_iter_40000.caffemodel /SegNet/Models/Inference/

修改deploy.prototxt的相关格式

修改输入层格式


(左)修改前 (右)修改后


修改所有batch_norm层的use_global_stats为true


(左)修改前 (右)修改后


经过修改过后,deploy.prototxttest_weights.caffemodel可以用于EPC-R5770做模型的转换了。


4.测试模型

sudo python /SegNet/Scripts/test_segmentation_camvid.py --model/SegNet/Models/segnet_inference.prototxt --weights/SegNet/Models/Inference/test_weights.caffemodel --iter 1

效果如图所示:



06

将segnet模型转换为EPC-R5770 wk模型


模型转换所用到的工具是Ruyi studio 其环境搭建过程及转换方法请参考EPC-R5770相关文档

转换所用到的配置文件内容,如图所示:




根据以上的配置,点击build按钮即可转换模型


出现Successfully,即转换成功。






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