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Inception_V3-Pytorch
图像 视觉 分类
2024-09-13 | 3803人看过
模型信息

2012年AlexNet做出历史突破以来,直到GoogLeNet出来之前,主流的网络结构突破大致是网络更深(层数),但是纯粹的增大网络的缺点:1.参数太多,容易过拟合,若训练数据集有限;2.网络越大计算复杂度越大,难以应用;3.网络越深,梯度越往后穿越容易消失(梯度弥散),难以优化模型。Inception就是在这样的情况下应运而生。

论文:[《Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision》](https://arxiv.org/abs/1512.00567)

开源模型链接:https://github.com/pytorch/vision/blob/v0.11.0/torchvision/models/inception.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

    下载inception_v3 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/inception_v3/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 inception_v3/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inception_v3 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/deit_tiny/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: /ts.knight-modelzoo/pytorch/builtin/cv/classification/inception_v3/src/inception_v3.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 inception_v3_quantize.onnx 存放在 -s 指定输出目录。

    Knight --chip TX5368AV200 quant onnx -m inception_v3
    	-w /ts.knight-modelzoo/pytorch/builtin/cv/classification/inception_v3/weight/inception_v3_google-0cc3c7bd.pth
    	-f pytorch 
    	-uds /ts.knight-modelzoo/pytorch/builtin/cv/classification/inception_v3/src/inception_v3.py 
    	-if infer_imagenet_benchmark 
    	-s ./tmp/inception_v3 
    	-d /ts.knight-modelzoo/pytorch/builtin/cv/classification/inception_v3/data/imagenet/images/val 
    	-bs 1 -i 200

2. 编译

Knight --chip TX5368AV200 rne-compile --onnx inception_v3_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/inception_v3/data/imagenet/images/val/n07749582 --outpath .
#仿真
Knight --chip TX5368AV200 rne-sim --input model_input.bin --weight inception_v3_quantize_r.weight --config  inception_v3_quantize_r.cfg --outpath .

4. 性能分析

Knight --chip TX5368AV200 rne-profiling --weight inception_v3_quantize_r.weight --config  inception_v3_quantize_r.cfg --outpath .

5. 仿真库

6. 板端部署

支持芯片情况

芯片系列是否支持
TX510x支持
TX5368x_TX5339x_TX5335x支持
TX5215x_TX5239x200_TX5239x220_TX5239x300支持
TX5112x_TX5239x201支持
TX5336x_TX5356x支持

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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