YOLOv5在SD3403上的部署(包含模型训练,模型转换,SDK部署)
偶然间得到一块替代hi3559的最新昇腾生态的海思SD3403板子,闲暇之余将YOLOv5模型部署上去并跑通流程,整个过程详细记录在该blog中。
首先话不多说进入YOLOv5模型训练部分,本人使用的是YOLOv5 v6.2版本,需要的各位到GitHub上自取。这里就不挂链接了。但YOLOv5原版模型是无法直接部署到板子上的(至少在我的pipeline里无法直接部署),原因是训练好的pytorch模型需要转换成onnx模型再转换为caffemodel,caffe目前不支持Upsample层。
训练YOLOv5模型需要对模型定义文件(文件在repo中models文件夹下),本文以yolov5s模型为例,对模型定义文件中head部分进行改造。
head:
[[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],
# [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
[-1, 1, nn.ConvTranspose2d, [512, 4, 2, 1, 0, 512]]
[[-1, 6], 1, Concat, [1]], # cat backbone P4
[-1, 3, C3, [512, False]], # 13
[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
# [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
[-1, 1, nn.ConvTranspose2d, [256, 4, 2, 1, 0, 256]]
[[-1, 4], 1, Concat, [1]], # cat backbone P3
[-1, 3, C3, [256, False]], # 17 (P3/8-small)
[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
[[-1, 14], 1, Concat, [1]], # cat head P4
[-1, 3, C3, [512, False]], # 20 (P4/16-medium)
[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],
[[-1, 10], 1, Concat, [1]], # cat head P5
[-1, 3, C3, [1024, False]], # 23 (P5/32-large)
[[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]], # Detect(P3, P4, P5)
]
按照以下命令即可开始训练:
python train.py --data path2yourdatayaml --weights '' --model models/yolov5s.yaml --imgsz 640
训练好后即可开始模型转换,转换模型使用YOLOv5中自带的export.py即可完成转换,但是需要更改models文件夹下的yolo.py中的Detect类中的forward函数,更改的原因这里就不赘述了,如果大家想了解可以看看其他博主写的blog,很详细。
def forward(self, x):
z = []
for i in range(self.nl)[::-1]:
x[i] = self.m[i](x[i])
bs, _, ny, nx = x[i].shape
x[i] = x[i].view(bs, self.na, self.no, ny * nx)
if not self.training:
if self.onnx_dynamic or self.grid[i].shape[2:4] != x[i].shape[2:4]:
self.grid[i], seld.anchor_gird[i] = self.make_grid[nx, ny, i]
y = x[i]
z.append(y)
return z
代码改好后按以下命令即可完成pt到onnx的转换:
python export.py -include onnx --opset 11 --imgsz 640 --simplify --weights path2yourpt
致此,onnx模型的转换已经完成,下面进行onnx到caffemodel的转换。首先我们需要编译caffe,编译caffe可以直接借鉴我GitHub上的repo。
git clone https://github.com/Trepassing/caffe.git
caffe编译成功后(import caffe无报错即可视为成功),使用caffe转换onnx为caffemodel和prototxt,这里借鉴了GitHub - Wulingtian/yolov5_onnx2caffe: yolov5 onnx caffe这位大神的代码,但是原版转换代码不支持YOLOv5 6.2版本,需要对代码进行一些更改,我修改后的代码:
git clone https://github.com/Trepassing/onnx2caffe.git
拉下repo后进入convertCaffe.py,将onnx模型文件路径和将要保存的caffemodel,prototxt文件路径改后后直接执行即可。
致此得到caffemodel和prototxt后就进入到SD3403模型转换的步骤,该步骤过程是我自己摸索出来的,只能保证按照我的流程来不会报错。
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耶律大石 2024-06-21 02:36:13回复 举报别人都是用 利用atc工具链Ascend-cann-toolkit_6.10.t01spc030b330_linux.x86_64.run实现onnx到om的转换。 不用caffe这种老东西了
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hpj 2024-02-24 09:54:13回复 举报搞一个系列的吧,太零散了
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