010-61934861

论文地址：Real-Time Flying Object Detection with YOLOv8

Github工程地址：https://github.com/ultralytics/ultralytics

数据集（COCO）：https://cocodataset.org/

资源准备

1. 数据集资源下载

   COCO数据集是一个可用于图像检测（image detection），语义分割（semantic segmentation）和图像标题生成（image captioning）的大规模数据集。这里需要下载coco128数据集。下载请前往COCO官网。

2. 模型资源下载

   下载YOLOv8s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-3.0.0.11.build1.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_V3.0.11.pdf》。

    docker -v

3. 加载镜像

    docker load -i ts.knight-3.0.0.11.build1.tar.gz

4. 启动docker容器

    docker run -v ${localhost_dir}/ts.knight-modelzoo:/ts.knight-modelzoo -it ts.knight:3.0.0.11.build1 /bin/bash

   localhost_dir为宿主机目录。

模型移植流程

1. 量化&编译

• 模型准备 以版本ultralytics-8.3.23为例，

        在ultralytics/nn/modules/head.py里_inference函数修改如上图所示，并将该工程放在src目录下。

• 量化数据准备

  这里使用COCO128数据集作为量化校准数据集。

• 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: /ts.knight-modelzoo/pytorch/builtin/cv/detection/yolov8s/src/yolov8s.py

• 执行量化命令及编译

  模型输入shape默认为（1，3，640，640），如需修改，请修改yolov8s_quant.py中IMAGE_SIZE定义：

  
  

  在容器内执行如下量化命令，具体量化、编译参数可见yolov8s_config.json。

  Knight --chip TX5368AV200 build --run-config data/yolov8s_config.json

• 量化后模型推理

  首先需要修改yolov8s_infer.py反量化系数：

  
  

  Knight --chip TX5368AV200 quant --run-config data/yolov8s_infer_config.json

2. 仿真

#准备bin数据
python3 src/make_image_input_onnx.py --input /ts.knight-modelzoo/pytorch/builtin/cv/detection/yolov8s/test_data/ --outpath /TS-KnightDemo/Output/yolov8s/npu

#仿真
Knight --chip TX5368AV200 run --run-config data/yolov8s_config.json

#仿真输出txt文件转numpy
show_sim_result --sim-data /TS-KnightDemo/Output/yolov8s/npu/result-699_p.txt --save-dir /TS-KnightDemo/Output/yolov8s/npu/
show_sim_result --sim-data /TS-KnightDemo/Output/yolov8s/npu/result-719_p.txt --save-dir /TS-KnightDemo/Output/yolov8s/npu/
show_sim_result --sim-data /TS-KnightDemo/Output/yolov8s/npu/result-739_p.txt --save-dir /TS-KnightDemo/Output/yolov8s/npu/

#模型后处理。 scales为模型输出top_scale，需要根据实际量化结果指定该值
python src/post_process.py --image test_data/bus.jpg --img-size 640 --numpys /TS-KnightDemo/Output/yolov8s/npu/result-699_p.npy /TS-KnightDemo/Output/yolov8s/npu/result-719_p.npy /TS-KnightDemo/Output/yolov8s/npu/result-739_p.npy --scales  0.2132314 0.3207429 0.4423098 --save_dir /TS-KnightDemo/Output/yolov8s/npu/

3. 性能分析

Knight --chip TX5368AV200 profiling --run-config data/yolov8s_config.json

4. 仿真库

5. 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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