yolo v7 转rknn

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了yolo v7 转rknn。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

上一篇:yolo v5-release6.0转rknn
下一篇:yolo v8 转rknn


一、训练

1.切换版本

git clone https://github.com/WongKinYiu/yolov7.git
cd yolov7
git checkout 44d8ab41780e24eba563b6794371f29db0902271

2.训练

v7的训练可以参考v5训练:yolov5 初识(ubuntu版)、yolov5 初识(win版)


二、pt2onnx

注意一下,opset_version=12
yolo v7 转rknn

python export.py --weights="runs/train/exp/weights/best.pt" --simplify

三、onnx2rknn

1.RK356X虚拟环境配置

git clone https://github.com/rockchip-linux/rknn-toolkit2.git
cd rknn-toolkit2
conda create -n rknn-toolkit2 python=3.6
conda activate rknn-toolkit2
pip install doc/requirements_cp36-*.txt
# if install bfloat16 failed, please install numpy manually first. "pip install numpy==1.16.6"
pip install doc/requirements_cp36-*.txt
pip install packages/rknn_toolkit2-*-cp36-*.whl

2.rknn-toolkit2/example/onnx下创建自己的项目,例如myyolov7,如下:

(样式照搬官方已有实例:test.jpg为任意一张测试集里的数据,dataset.txt为量化数据集的路径(200~500张?我也不太确定,这里只用了1张),test.py为转换代码,需修改。)
yolo v7 转rknn


3.修改test.py

直接上图:

1.输入的一些设置

yolo v7 转rknn


2.输出的一些设置

yolo v7 转rknn

由来:
用这个网站打开转换的onnx模型
yolo v7 转rknn

然后找到模型的三个输出,进行如下图的操作:
yolo v7 转rknnyolo v7 转rknn
另外2个节点相同操作方法。


3.后处理的一些设置

anchors用yolov7训练的:
yolo v7 转rknn
由来:
yolo v7 转rknn


4.显示

yolo v7 转rknn文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-400357.html


四、 完整代码:

import os
import urllib
import traceback
import time
import sys
import numpy as np
import cv2
from rknn.api import RKNN

ONNX_MODEL = '/home/tm1/win/E/workspace/yolo/yolov7/runs/train/exp/weights/best.onnx'
RKNN_MODEL = 'yolov7.rknn'
IMG_PATH = './test.jpg'
DATASET = './dataset.txt'

QUANTIZE_ON = True

BOX_THESH = 0.45
NMS_THRESH = 0.25
IMG_SIZE = 640

CLASSES = ["EarTag"]


def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))


def xywh2xyxy(x):
    # Convert [x, y, w, h] to [x1, y1, x2, y2]
    y = np.copy(x)
    y[:, 0] = x[:, 0] - x[:, 2] / 2  # top left x
    y[:, 1] = x[:, 1] - x[:, 3] / 2  # top left y
    y[:, 2] = x[:, 0] + x[:, 2] / 2  # bottom right x
    y[:, 3] = x[:, 1] + x[:, 3] / 2  # bottom right y
    return y


def process(input, mask, anchors):
    anchors = [anchors[i] for i in mask]
    grid_h, grid_w = map(int, input.shape[0:2])

    box_confidence = sigmoid(input[..., 4])
    box_confidence = np.expand_dims(box_confidence, axis=-1)

    box_class_probs = sigmoid(input[..., 5:])

    box_xy = sigmoid(input[..., :2]) * 2 - 0.5

    col = np.tile(np.arange(0, grid_w), grid_w).reshape(-1, grid_w)
    row = np.tile(np.arange(0, grid_h).reshape(-1, 1), grid_h)
    col = col.reshape(grid_h, grid_w, 1, 1).repeat(3, axis=-2)
    row = row.reshape(grid_h, grid_w, 1, 1).repeat(3, axis=-2)
    grid = np.concatenate((col, row), axis=-1)
    box_xy += grid
    box_xy *= int(IMG_SIZE / grid_h)

    box_wh = pow(sigmoid(input[..., 2:4]) * 2, 2)
    box_wh = box_wh * anchors

    box = np.concatenate((box_xy, box_wh), axis=-1)

    return box, box_confidence, box_class_probs


def filter_boxes(boxes, box_confidences, box_class_probs):
    """Filter boxes with box threshold. It's a bit different with origin yolov5 post process!

    # Arguments
        boxes: ndarray, boxes of objects.
        box_confidences: ndarray, confidences of objects.
        box_class_probs: ndarray, class_probs of objects.

    # Returns
        boxes: ndarray, filtered boxes.
        classes: ndarray, classes for boxes.
        scores: ndarray, scores for boxes.
    """
    box_classes = np.argmax(box_class_probs, axis=-1)
    box_class_scores = np.max(box_class_probs, axis=-1)
    pos = np.where(box_confidences[..., 0] >= BOX_THESH)

    boxes = boxes[pos]
    classes = box_classes[pos]
    scores = box_class_scores[pos]

    return boxes, classes, scores


def nms_boxes(boxes, scores):
    """Suppress non-maximal boxes.

    # Arguments
        boxes: ndarray, boxes of objects.
        scores: ndarray, scores of objects.

    # Returns
        keep: ndarray, index of effective boxes.
    """
    x = boxes[:, 0]
    y = boxes[:, 1]
    w = boxes[:, 2] - boxes[:, 0]
    h = boxes[:, 3] - boxes[:, 1]

    areas = w * h
    order = scores.argsort()[::-1]

    keep = []
    while order.size > 0:
        i = order[0]
        keep.append(i)

        xx1 = np.maximum(x[i], x[order[1:]])
        yy1 = np.maximum(y[i], y[order[1:]])
        xx2 = np.minimum(x[i] + w[i], x[order[1:]] + w[order[1:]])
        yy2 = np.minimum(y[i] + h[i], y[order[1:]] + h[order[1:]])

        w1 = np.maximum(0.0, xx2 - xx1 + 0.00001)
        h1 = np.maximum(0.0, yy2 - yy1 + 0.00001)
        inter = w1 * h1

        ovr = inter / (areas[i] + areas[order[1:]] - inter)
        inds = np.where(ovr <= NMS_THRESH)[0]
        order = order[inds + 1]
    keep = np.array(keep)
    return keep


def yolov5_post_process(input_data):
    masks = [[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]
    yolov5_anchors = [[10, 13], [16, 30], [33, 23],
                      [30, 61], [62, 45], [59, 119],
                      [116, 90], [156, 198], [373, 326]]

    yolov7_anchors = [[12, 16], [19, 36], [40, 28],
                      [36, 75], [75, 55], [72, 146],
                      [142, 110], [192, 243], [459, 401]]

    boxes, classes, scores = [], [], []
    for input, mask in zip(input_data, masks):
        b, c, s = process(input, mask, yolov5_anchors)
        b, c, s = filter_boxes(b, c, s)
        boxes.append(b)
        classes.append(c)
        scores.append(s)

    boxes = np.concatenate(boxes)
    boxes = xywh2xyxy(boxes)
    classes = np.concatenate(classes)
    scores = np.concatenate(scores)

    nboxes, nclasses, nscores = [], [], []
    for c in set(classes):
        inds = np.where(classes == c)
        b = boxes[inds]
        c = classes[inds]
        s = scores[inds]

        keep = nms_boxes(b, s)

        nboxes.append(b[keep])
        nclasses.append(c[keep])
        nscores.append(s[keep])

    if not nclasses and not nscores:
        return None, None, None

    boxes = np.concatenate(nboxes)
    classes = np.concatenate(nclasses)
    scores = np.concatenate(nscores)

    return boxes, classes, scores


def draw(image, boxes, scores, classes):
    """Draw the boxes on the image.

    # Argument:
        image: original image.
        boxes: ndarray, boxes of objects.
        classes: ndarray, classes of objects.
        scores: ndarray, scores of objects.
        all_classes: all classes name.
    """
    for box, score, cl in zip(boxes, scores, classes):
        top, left, right, bottom = box
        print('class: {}, score: {}'.format(CLASSES[cl], score))
        print('box coordinate left,top,right,down: [{}, {}, {}, {}]'.format(top, left, right, bottom))
        top = int(top)
        left = int(left)
        right = int(right)
        bottom = int(bottom)

        cv2.rectangle(image, (top, left), (right, bottom), (255, 0, 0), 2)
        cv2.putText(image, '{0} {1:.2f}'.format(CLASSES[cl], score),
                    (top, left + 10),
                    cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
                    0.6, (0, 0, 255), 2)


def letterbox(im, new_shape=(640, 640), color=(0, 0, 0)):
    # Resize and pad image while meeting stride-multiple constraints
    shape = im.shape[:2]  # current shape [height, width]
    if isinstance(new_shape, int):
        new_shape = (new_shape, new_shape)

    # Scale ratio (new / old)
    r = min(new_shape[0] / shape[0], new_shape[1] / shape[1])

    # Compute padding
    ratio = r, r  # width, height ratios
    new_unpad = int(round(shape[1] * r)), int(round(shape[0] * r))
    dw, dh = new_shape[1] - new_unpad[0], new_shape[0] - new_unpad[1]  # wh padding

    dw /= 2  # divide padding into 2 sides
    dh /= 2

    if shape[::-1] != new_unpad:  # resize
        im = cv2.resize(im, new_unpad, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
    top, bottom = int(round(dh - 0.1)), int(round(dh + 0.1))
    left, right = int(round(dw - 0.1)), int(round(dw + 0.1))
    im = cv2.copyMakeBorder(im, top, bottom, left, right, cv2.BORDER_CONSTANT, value=color)  # add border
    return im, ratio, (dw, dh)


if __name__ == '__main__':

    # Create RKNN object
    rknn = RKNN(verbose=True)

    # pre-process config
    print('--> Config model')
    rknn.config(mean_values=[[0, 0, 0]], std_values=[[255, 255, 255]])
    print('done')

    # Load ONNX model
    print('--> Loading model')
    ret = rknn.load_onnx(model=ONNX_MODEL, outputs=['495', '515', '535'])
    # ret = rknn.load_onnx(ONNX_MODEL)
    if ret != 0:
        print('Load model failed!')
        exit(ret)
    print('done')

    # Build model
    print('--> Building model')
    ret = rknn.build(do_quantization=QUANTIZE_ON, dataset=DATASET)
    if ret != 0:
        print('Build model failed!')
        exit(ret)
    print('done')

    # Export RKNN model
    print('--> Export rknn model')
    ret = rknn.export_rknn(RKNN_MODEL)
    if ret != 0:
        print('Export rknn model failed!')
        exit(ret)
    print('done')

    # Init runtime environment
    print('--> Init runtime environment')
    ret = rknn.init_runtime()
    # ret = rknn.init_runtime('rk3566')
    if ret != 0:
        print('Init runtime environment failed!')
        exit(ret)
    print('done')

    # Set inputs
    img = cv2.imread(IMG_PATH)
    # img, ratio, (dw, dh) = letterbox(img, new_shape=(IMG_SIZE, IMG_SIZE))
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    img = cv2.resize(img, (IMG_SIZE, IMG_SIZE))

    # Inference
    print('--> Running model')
    outputs = rknn.inference(inputs=[img])
    # np.save('./onnx_yolov5_0.npy', outputs[0])
    # np.save('./onnx_yolov5_1.npy', outputs[1])
    # np.save('./onnx_yolov5_2.npy', outputs[2])
    print('done')

    # post process
    input0_data = outputs[0]
    input1_data = outputs[1]
    input2_data = outputs[2]

    input0_data = input0_data.reshape([3, -1] + list(input0_data.shape[-2:]))
    input1_data = input1_data.reshape([3, -1] + list(input1_data.shape[-2:]))
    input2_data = input2_data.reshape([3, -1] + list(input2_data.shape[-2:]))

    input_data = list()
    input_data.append(np.transpose(input0_data, (2, 3, 0, 1)))
    input_data.append(np.transpose(input1_data, (2, 3, 0, 1)))
    input_data.append(np.transpose(input2_data, (2, 3, 0, 1)))

    boxes, classes, scores = yolov5_post_process(input_data)

    img_1 = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2BGR)
    if boxes is not None:
        draw(img_1, boxes, scores, classes)
    # show output
    cv2.imshow("post process result", img_1)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

    rknn.release()

到了这里,关于yolo v7 转rknn的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • YOLO v5 代码精读(3)YOLO网络结构

    YOLO模型共有五种模型规格,规格越大的模型准确率越高,相应的预测时间也就越长。一般默认选择YOLOv5s,也可根据需求选择更大或更小的模型。 这里以YOLO v5s为例,分析YOLO的网络结构。 配置变量 nc:表示检测的类别数量,这里默认取自coco数据集的80个类别 depth_multiple:控制

    2023年04月15日
    浏览(37)
  • 解读YOLO v7的代码(三)损失函数

    在前两篇博客中我分析了YOLO v7的模型结构以及训练数据的准备。这里将对损失函数的代码进行分析。 在train.py中,我们可以看到以下的代码是进行损失值计算的 因为在超参数中定义了loss_ota,因此是用compute_loss_ota来进行计算。这个对应的是loss.py里面定义的ComputeLossOTA的类。

    2024年02月02日
    浏览(35)
  • YOLO v5 引入解耦头部

    在 YOLO x中,使用了解耦头部的方法,从而加快网络收敛速度和提高精度,因此解耦头被广泛应用于目标检测算法任务中。因此也想在YOLO v5的检测头部引入了解耦头部的方法,从而来提高检测精度和加快网络收敛,但这里与 YOLO x 解耦头部使用的检测方法稍微不同,在YOLO v5中引

    2024年02月05日
    浏览(36)
  • YOLO v5 实现目标检测

    本文用于学习记录 YOLO v5 实现目标检测 安装完成以后,按下开始键( win 键)出现 anaconda3 这个文件夹,说明 anaconda 已经安装好了 点击左下图中标红的图标,就可打开 anaconda 的终端如右下图: 输入 conda create -n pytorch1 python=3.9,在 base 环境中这条命令,就会创建一个新的虚拟

    2024年01月16日
    浏览(44)
  • YOLO系列 --- YOLOV7算法(四):YOLO V7算法网络结构解析

    今天来讲讲YOLO V7算法网络结构吧~ 在 train.py 中大概95行的地方开始创建网络,如下图(YOLO V7下载的时间不同,可能代码有少许的改动,所以行数跟我不一定一样) 我们进去发现,其实就是在 yolo.py 里面。后期,我们就会发现相关的网络结构都是在该py文件里面。这篇blog就主

    2024年02月05日
    浏览(44)
  • YOLO系列 --- YOLOV7算法(六):YOLO V7算法onnx模型部署

    有很多人来问我,基于YOLO v7算法训练出来一个权重文件,如何进行部署。所以特地写一篇部署的blog~ 一般,我们基于pytorch深度学习框架训练出来的权重文件是pt格式的,我们可以用python来直接调用这个文件。但是实际工业中,一般都是c++去调用权重文件的,所以我们需要将

    2024年02月07日
    浏览(42)
  • YOLOv8/v7/v5全网首发独家创新,内涵CBAM注意力改进、ECA改进,SPPF改进等

    💡💡💡 全网独家首发创新(原创),纯自研模块,适合paper !!! 💡💡💡 内涵CBAM注意力改进、ECA改进,SPPF改进等!!! 重新设计全局平均池化层和全局最大池化层,增强全局视角信息和不同尺度大小的特征 分析SPPF的问题点,只关注边缘信息而忽略背景信息 如何改进

    2024年01月23日
    浏览(61)
  • yolo v5代码运行图片、调用摄像头、视频

    一、运行 1.视频 修改detect文件219行。 default=ROOT / \\\'data/images/3.mp4\\\' 2.调用摄像头 修改detect文件219行 3.图片 修改detect文件219行。 default=ROOT / \\\'data/images/3.jpg\\\' 二、库 Package Version absl-py 1.3.0 alabaster 0.7.12 applaunchservices 0.2.1 appnope 0.1.2 arrow 1.2.3 astroid 2.11.7 atomicwrites 1.4.0 attrs 22.1.0 autope

    2023年04月17日
    浏览(49)
  • 【模型部署】使用opencv C++ 加速YOLO V5

    在ultralytics/YOLO V5中官方给出了利用opencv c++ cuda 进行YOLO V5加速的实例代码,但是代码中并没有给出相关注释,今天花了些时间,把示例源码仔细看了看,并把每一部分都进行了详细注释。内容在下方,欢迎大家交流学习。 官网示例源码参考链接:doleron/yolov5-opencv-cpp-python: E

    2024年02月02日
    浏览(40)
  • 手把手带你调参Yolo v5(二)

    来源:投稿 作者:王同学 ​​​​​​​编辑:学姐 今天我们继续上次的YOLOv5参数解析,这次主要解析源码中train.py文件中包含的参数。 1.1\\\'--weights\\\' 1.2\\\'--cfg\\\' 1.3\\\'--data\\\' 1.4\\\'--hyp\\\' 1.5\\\'--epochs\\\' 1.6\\\'--batch-size\\\' 1.7\\\'--imgsz\\\', \\\'--img\\\', \\\'--img-size\\\' 1.8\\\'--rect\\\'🍀 1.9\\\'--resume\\\'🍀 1.10\\\'--nosave\\\' 1.11\\\'--nova

    2024年02月05日
    浏览(54)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包