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

   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-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

在docker 容器内运行以下命令:

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

sh yolov8s/scripts/run.sh

模型移植流程

1. 量化

• 模型准备

在ultralytics/nn/modules/head.py里修改如上图所示,分别增加上述三行。将src目录下文件放置在所下载的工程内，将所下载目录设置进PYTHONPATH。

• 量化数据准备

  这里使用COCO128数据集作为量化校准数据集, 通过命令行参数-i 128指定图片数量,-d指定coco128.yaml所在的路径。

• 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: /ts.knight-modelzoo/pytorch/builtin/cv/detection/yolov8s/src/yolov8s.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 yolov8s_quantize.onnx 存放在 -s 指定输出目录。

  Knight --chip TX5368AV200 quant onnx -m yolov8s
  	-w /ts.knight-modelzoo/pytorch/builtin/cv/detection/yolov8s/weight/yolov8s.pt
  	-f pytorch 
  	-uds /ts.knight-modelzoo/pytorch/builtin/cv/detection/yolov8s/src/yolov8.py 
  	-if yolov8s
  	-s ./tmp/yolov8s
  	-d /ts.knight-modelzoo/pytorch/builtin/cv/detection/yolov8s/data/coco128.yaml
  	-bs 1 -i 128

2. 编译

Knight --chip TX5368AV200 rne-compile --onnx yolov8_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/detection/yolov8/data/images/train2017 --outpath . 
#仿真
Knight --chip TX5368AV200 rne-sim --input model_input.bin --weight yolov8_quantize_r.weight --config  yolov8_quantize_r.cfg --outpath .

4. 性能分析

Knight --chip TX5368AV200 rne-profiling --weight yolov8_quantize_r.weight --config  yolov8_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

免责说明

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