野生yolov3在atlas200dk的部署_yolo v3部署atlas

1.训练官方yolov3代码
https://pjreddie.com/darknet/yolo/，进行训练
2.因官方yolov3代码由C和cuda写的，train不起来就参照此篇博主的博文
3.由训练得到的yolov3.weight，转成tensoflow的ckpt模型
具体代码在github中，参考其readme.md中的weight_convertion方法转成checkpoint file
注：应其用的tensorflow1.x写的weight_convertion.py,使用tensorflow2.x版本往上时，有些API不支持，可能会报以下错误AttributeError: module ‘tensorflow’ has no attribute ‘Variable’，则只需把tf.改为tf.compat.v1.就可以解决，,
4.运行以下代码，将ckpt模型转为pb固化模型，因为对于pb转om模型，官方对tensorflow1.14支持得比较好，可以降版本运行，如果要不降版本，就按照3.中的方法

#tensorflow 1.14
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.framework import graph_util
from tensorflow.python.platform import gfile

def freeze_graph(input_path,output_path):
  output_node_names = "yolov3/yolov3_head/feature_map_1,yolov3/yolov3_head/feature_map_2,yolov3/yolov3_head/feature_map_3"
  saver = tf.train.import_meta_graph(input_path+".meta", clear_devices=True)
  graph = tf.get_default_graph()
  input_graph_def = graph.as_graph_def()

  with tf.Session() as sess:
    saver.restore(sess, input_path)
    output_graph_def = graph_util.convert_variables_to_constants(
      sess=sess,
      input_graph_def=input_graph_def,
      output_node_names=output_node_names.split(",")
    )
  
  with tf.io.gfile.GFile(output_path, 'wb') as fgraph:
    fgraph.write(output_graph_def.SerializeToString())

if __name__=="__main__":
  input_path = "/content/drive/Shareddrives/204880354@qq.com/yolov3-tf4/darknet/backup/yolov3.ckpt"
  output_path = "/content/drive/Shareddrives/204880354@qq.com/yolov3-tf4/darknet/backup/yolov3_416.pb"
  freeze_graph(input_path, output_path)
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5.使用Mindstudio将pb模型转换为atlas200部署om模型

在转换时遇python3.7.5报错ModuleNotFoundError: No module named ‘_ctypes’
solution:
1)安装libffi-dev
2)重新编译python
实现：
一、
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sudo apt-get install libffi-dev
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二、
下载python3.7.5的包
解压，并进入解压目录，在该目录下打开终端
三、输入

./configure --prefix=/usr/local/python3 #后面接的是原python的安装路径
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四、运行

nake && make install #编译
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5.编写推理代码
可以从https://pan.baidu.com/s/1E86SFEYjmhaGoQVc6Y7gfg，提取码ok0l获取

之后将包含上述文件的文件夹拷贝到Atlas 200 DK上，在存放目录下执行命令

scp -r YOLOv3_COCO HwHiAiUser@192.168.1.2:/home/HwHiAiUser
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使用scp命令在Atlas 200 DK和虚拟机之间传输文件（文件夹）

链接为 https://bbs.huaweicloud.com/blogs/168928
之后登陆开发板，执行命令即可。因为前面，我拷贝到了开发板的/home/HwHiAiUser目录下，所以直接登陆就能看到了，直接执行命令进入文件夹即可

cd YOLOv3_COCO
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python3 main.py input_video/person.mp4
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