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/
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。
模型资源下载
清微github modelzoo仓库下载
git clone https://github.com/tsingmicro-toolchain/ts.knight-modelzoo.git
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。
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
加载镜像
docker load -i ts.knight-2.0.0.4.tar.gz
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。
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
Knight --chip TX5368AV200 rne-compile --onnx yolov8_quantize.onnx --outpath .
#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 .
Knight --chip TX5368AV200 rne-profiling --weight yolov8_quantize_r.weight --config yolov8_quantize_r.cfg --outpath .
芯片系列 | 是否支持 |
---|---|
TX510x | 支持 |
TX5368x_TX5339x | 支持 |
TX5215x_TX5239x200_TX5239x220 | 支持 |
TX5112x201_TX5239x201 | 支持 |
TX5336AV200 | 支持 |
2023/11/23 第一版
ModelZoo Edge 的 License 具体内容请参见LICENSE文件
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