香橙派aipro 原版yolov5运行_香橙派onnx转om

背景

使用github上的yolov5模型在aipro上推理。比较官方示例中的模型和github上模型的推理速度，并尝试提升github上模型的推理速度。

准备

模型准备

在服务器上（我这里是ubuntu+nvidia GPU）准备原版代码和 pt 模型，再将pt模型转为onnx。github下载的原版onnx可能会有问题，没有仔细验证了。
我的转换命令如下

python export.py --weights yolov5s.pt --include onnx --opset 11
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amct工具准备

在aipro上准备，用于对onnx进行量化，量化后再用atc工具转om。
参考：昇腾官方文档

推理

使用atc工具将onnx转为om文件

命令如下：

atc --model=/home/HwHiAiUser/samples/aipro-sample-code/yolo/data/weight/yolo_official/yolov5s.onnx \
    --framework=5 \
    --output=/home/HwHiAiUser/samples/aipro-sample-code/yolo/data/weight/yolo_official/yolov5s \
    --input_format=NCHW \
    --input_shape="images:1,3,640,640" \
    --log=error \
    --soc_version=Ascend310B1
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使用samples中yolov5的推理代码。但有以下两点需要注意。

1. 输入数据需要使用float16。
2. 需要归一化操作，即除以255。

每一个关键操作耗时

我这里的每一个关键操作耗时如下

img, scale_ratio, pad_size = preprocess_image(image, cfg)
预处理用时： 0.10348892211914062秒

output = model.infer([img])[0]
推理用时： 0.033591270446777344秒

boxout = nms(output, conf_thres=cfg["conf_thres"], iou_thres=cfg["iou_thres"])
nms花费时间：0.004331827163696289秒
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samples中om模型每一个关键操作耗时

这是示例中使用模型文件的耗时分析，与原版yolo相比，主要是少了归一化操作，少了约100毫秒。

img, scale_ratio, pad_size = preprocess_image(image, cfg)
预处理用时： 0.006201028823852539秒

output = model.infer([img])[0]
推理用时： 0.03976249694824219秒

boxout = nms(output, conf_thres=cfg["conf_thres"], iou_thres=cfg["iou_thres"])
nms花费时间：0.004087924957275391秒
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推理优化——aipp

准备aipp配置文件

参考：官方文档
编写aipp配置文件，这里只使用aipp完成以下两个功能。

1. BGR转RGB；
2. 归一化，即除以255。
   配置文件如下：

# AIPP的配置以aipp_op开始，标识这是一个AIPP算子的配置，aipp_op支持配置多个
aipp_op {
aipp_mode:  static
related_input_rank: 0
input_format: RGB888_U8
src_image_size_w: 640
src_image_size_h: 640
csc_switch: false
rbuv_swap_switch :true
var_reci_chn_0: 0.003906
var_reci_chn_1: 0.003906
var_reci_chn_2: 0.003906
}
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重新转换为om模型

atc --model=/home/HwHiAiUser/samples/aipro-sample-code/yolo/data/weight/yolo_official/yolov5s_11.onnx \
    --framework=5 \
    --output=/home/HwHiAiUser/samples/aipro-sample-code/yolo/data/weight/yolo_official/yolov5s_aipp \
    --input_format=NCHW \
    --input_shape="images:1,3,640,640" \
    --log=error \
    --soc_version=Ascend310B1 \
    --insert_op_conf=/home/HwHiAiUser/samples/aipro-sample-code/yolo/data/weight/yolo_official/aipp.conf
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这时图片预处理就可以省略图片通道转化和归一化的操作，同时输入数据也不需要使用float，保持原有的 uint8 即可。

每一个关键操作耗时

这时预处理时间只需要3毫秒即可。速度与samples中的om模型基本一致。

预处理用时： 0.0030858516693115234秒
推理用时： 0.03559446334838867秒
nms花费时间：0.004183053970336914秒
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推理优化——aipp + amtc（未完成）

amtc量化

参考：官方文档
先准备量化需要的数据，Python脚本如下。

import cv2
from pathlib import Path
from det_utils import letterbox
import random
import numpy as np


image_folder = "/home/HwHiAiUser/D/disk/coco/val2017"
bin_file = "/home/HwHiAiUser/samples/aipro-sample-code/yolo/data/amtc_data/bin/calibration.bin"

paths = [str(i) for i in Path(image_folder).rglob("*.jpg")]
random.shuffle(paths)
paths = paths[:1]
images = np.zeros((1, 3, 640, 640), dtype=np.float32)
for idx, path in enumerate(paths):
    image = cv2.imread(path)
    image, scale_ratio, pad_size = letterbox(image, new_shape=(640, 640))
    image = image[:, :, ::-1]
    image = image.transpose(2, 0, 1).astype(np.float32)
    image /= 255
    images[idx] = image
images = np.ascontiguousarray(images)
images.tofile(bin_file)
print("finish")
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使用amtc量化，这时可以明显可以减少模型大小。

amct_onnx calibration \
    --model /home/HwHiAiUser/samples/aipro-sample-code/yolo/data/weight/yolo_official/yolov5s_11.onnx \
    --save_path /home/HwHiAiUser/samples/aipro-sample-code/yolo/data/amtc_data/ret \
    --input_shape "images:1,3,640,640"  \
    --data_dir "/home/HwHiAiUser/samples/aipro-sample-code/yolo/data/amtc_data/bin"  \
    --data_types "float32"
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量化后转om

atc --model=/home/HwHiAiUser/samples/aipro-sample-code/yolo/data/amtc_data/ret_deploy_model.onnx \
    --framework=5 \
    --output=/home/HwHiAiUser/samples/aipro-sample-code/yolo/data/amtc_data/ret_deploy_model_aipp \
    --input_format=NCHW \
    --input_shape="images:1,3,640,640" \
    --log=error \
    --soc_version=Ascend310B1 \
    --insert_op_conf=/home/HwHiAiUser/samples/aipro-sample-code/yolo/data/amtc_data/aipp.conf
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推理耗时比较

仅使用aipp时执行100次推理平均耗时：0.0350206732749939秒
使用amtc+aipp执行100次推理平均耗时：0.032894270420074465秒
仅仅只有两毫秒的加速。
感觉优化不明显，不知道是不是哪一步有错误。