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MobileViT: Light-weight, General-purpose, and Mobile-friendly Vision Transformer，MobileViT 主要是为了解决 ViT 网络的缺陷而设计提出的，将 CNN 的优点融入到 Transformer 的结构中以解决 Transformer 网络存在的训练困难、迁移困难、调整困难的缺点，加快网络的推理和收敛速度，使得网络更加稳定高效。

论文：[《MobileViT: Light-weight, General-purpose, and Mobile-friendly Vision Transformer》](https://arxiv.org/abs/2110.02178)

开源模型链接：https://github.com/huggingface/pytorch-image-models/blob/v0.6.12/timm/models/mobilevit.py

数据集（ImageNet）：http://www.image-net.org/

资源准备

1. 数据集资源下载

   ImageNet是一个不可用于商业目的的数据集，必须通过教育网邮箱注册登录后下载，请前往官方自行下载 ImageNet 2012 val。

2. 模型资源下载

   mobilevit_s pytorch权重

3. 清微github modelzoo仓库下载

   git clone https://github.com/tsingmicro-toolchain/ts.knight-modelzoo.git

Knight环境准备

1. 联系清微智能获取Knight工具链版本包 ReleaseDeliverables/ts.knight-x.x.x.x.tar.gz。下面以ts.knight-2.0.0.4.tar.gz为例演示。

2. 检查docker环境

   默认服务器中已安装docker（版本>=19.03）, 如未安装可参考文档ReleaseDocuments/《TS.Knight-使用指南综述_V1.4.pdf》。

    docker -v

3. 加载镜像

    docker load -i ts.knight-2.0.0.4.tar.gz

4. 启动docker容器

    docker run -v ${localhost_dir}/ts.knight-modelzoo:/ts.knight-modelzoo -it ts.knight:2.0.0.4 /bin/bash

   localhost_dir为宿主机目录。

快速体验

    将下载好的数据放在/ts.knight-modelzoo/pytorch/builtin/cv/classification/mobilevit_s/data/imagenet/images/val，并执行valprep.sh脚本对

    图片进行分类。

    在docker 容器内运行以下命令:

cd /ts.knight-modelzoo/pytorch/builtin/cv/classification/

sh mobilevit_s/scripts/run.sh

模型移植流程

1. 量化

• 模型准备

  如上述"Knight环境准备"章节所述，准备好mobilevit_s pytorch权重文件。

• 量化数据准备

  将下载好的数据放在${localhost_dir}/ts.knight-modelzoo/pytorch/builtin/cv/classification/mobilevit_s/data/imagenet/images/val，并执行valprep.sh脚本对图片进行分类。在数据集中选200张图片作为量化校准数据集, 通过命令行参数-i 200指定图片数量，-d指定数据集路径。

• 模型转换函数、推理函数准备

  已提供量化依赖的模型转换和推理函数py文件: 已提供量化依赖的模型转换和推理函数py文件: /ts.knight-modelzoo/pytorch/builtin/cv/classification/mobilevit_s/src/mobilevit_s.py

• 执行量化命令

  在容器内执行如下量化命令，生成量化后的文件 mobilevit_s_quantize.onnx 存放在 -s 指定输出目录。

  Knight --chip TX5368AV200 quant onnx -m mobilevit_s
  	-w /ts.knight-modelzoo/pytorch/builtin/cv/classification/mobilevit_s/weight/mobilevit_s-38a5a959.pth
  	-f pytorch 
  	-uds /ts.knight-modelzoo/pytorch/builtin/cv/classification/mobilevit_s/src/mobilevit_s.py 
  	-if infer_imagenet_benchmark 
  	-s ./tmp/mobilevit_s 
  	-d /ts.knight-modelzoo/pytorch/builtin/cv/classification/mobilevit_s/data/imagenet/images/val 
  	-bs 1 -i 200

2. 编译

Knight --chip TX5368AV200 rne-compile --onnx mobilevit_s_quantize.onnx --outpath .

3. 仿真

#准备bin数据
python3 src/make_image_input_onnx.py  --input /ts.knight-modelzoo/pytorch/builtin/cv/classification/mobilevit_s/data/imagenet/images/val/n07749582 --outpath . 
#仿真
Knight --chip TX5368AV200 rne-sim --input model_input.bin --weight mobilevit_s_quantize_r.weight --config  mobilevit_s_quantize_r.cfg --outpath .

4. 性能分析

Knight --chip TX5368AV200 rne-profiling --weight mobilevit_s_quantize_r.weight --config  mobilevit_s_quantize_r.cfg --outpath .

5. 仿真库

6. 板端部署

支持芯片情况

版本说明

2023/11/23 第一版

LICENSE

ModelZoo Edge 的 License 具体内容请参见LICENSE文件

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