Skip to content

Latest commit

 

History

History
76 lines (64 loc) · 3.95 KB

README_CN.md

File metadata and controls

76 lines (64 loc) · 3.95 KB

English | 简体中文

YOLOv5 量化模型 C++ 部署示例

本目录下提供的 infer.cc，可以帮助用户快速完成 YOLOv5 量化模型在 RV1126 上的部署推理加速。

部署准备

FastDeploy 交叉编译环境准备

  1. 软硬件环境满足要求，以及交叉编译环境的准备，请参考：FastDeploy 交叉编译环境准备

量化模型准备

可以直接使用由 FastDeploy 提供的量化模型进行部署，也可以按照如下步骤准备量化模型：

  1. 按照 YOLOv5 官方导出方式导出 ONNX 模型，或者直接使用如下命令下载
wget https://paddle-slim-models.bj.bcebos.com/act/yolov5s.onnx
  1. 准备 300 张左右量化用的图片，也可以使用如下命令下载我们准备好的数据。
wget https://bj.bcebos.com/fastdeploy/models/COCO_val_320.tar.gz
tar -xf COCO_val_320.tar.gz
  1. 使用 FastDeploy 提供的一键模型自动化压缩工具,自行进行模型量化, 并使用产出的量化模型进行部署。
fastdeploy compress --config_path=./configs/detection/yolov5s_quant.yaml --method='PTQ' --save_dir='./yolov5s_ptq_model_new/'
  1. YOLOv5 模型需要异构计算，异构计算文件可以参考：异构计算，由于 FastDeploy 已经提供了 YOLOv5 模型，可以先测试我们提供的异构文件，验证精度是否符合要求。
# 先下载我们提供的模型，解压后将其中的 subgraph.txt 文件拷贝到新量化的模型目录中
wget https://bj.bcebos.com/fastdeploy/models/yolov5s_ptq_model.tar.gz
tar -xvf yolov5s_ptq_model.tar.gz

更多量化相关相关信息可查阅模型量化

在 RV1126 上部署量化后的 YOLOv5 检测模型

请按照以下步骤完成在 RV1126 上部署 YOLOv5 量化模型：

  1. 交叉编译编译 FastDeploy 库，具体请参考：交叉编译 FastDeploy

  2. 将编译后的库拷贝到当前目录，可使用如下命令：

cp -r FastDeploy/build/fastdeploy-timvx/ FastDeploy/examples/vision/detection/yolov5/rv1126/cpp
  1. 在当前路径下载部署所需的模型和示例图片：
cd FastDeploy/examples/vision/detection/yolov5/rv1126/cpp
mkdir models && mkdir images
wget https://bj.bcebos.com/fastdeploy/models/yolov5s_ptq_model.tar.gz
tar -xvf yolov5s_ptq_model.tar.gz
cp -r yolov5s_ptq_model models
wget https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleDetection/raw/release/2.4/demo/000000014439.jpg
cp -r 000000014439.jpg images
  1. 编译部署示例，可使入如下命令：
cd FastDeploy/examples/vision/detection/yolov5/rv1126/cpp
mkdir build && cd build
cmake -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=${PWD}/../fastdeploy-timvx/toolchain.cmake -DFASTDEPLOY_INSTALL_DIR=${PWD}/../fastdeploy-timvx -DTARGET_ABI=armhf ..
make -j8
make install
# 成功编译之后，会生成 install 文件夹，里面有一个运行 demo 和部署所需的库
  1. 基于 adb 工具部署 YOLOv5 检测模型到 Rockchip RV1126，可使用如下命令：
# 进入 install 目录
cd FastDeploy/examples/vision/detection/yolov5/rv1126/cpp/build/install/
# 如下命令表示：bash run_with_adb.sh 需要运行的demo 模型路径 图片路径 设备的DEVICE_ID
bash run_with_adb.sh infer_demo yolov5s_ptq_model 000000014439.jpg $DEVICE_ID

部署成功后，vis_result.jpg 保存的结果如下：

需要特别注意的是，在 RV1126 上部署的模型需要是量化后的模型，模型的量化请参考：模型量化