目次

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環境構築

環境構築手順はこちらをご参照ください。

モデルを変換する

モデル変換を行います。

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Preparation

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Please refer here for the environment construction procedure.

Convert

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Convert the model.

Please change the parameter "setting.conf" of the argument according to the model to be converted.

$ cd /home/cvtool/conversion/caffe
$ ./caffe_conversion.sh setting.conf

変換後のモデルは以下のディレクトリに出力されます。The model after conversion is output to the following directory.

${OUTPUT_DIR}/${NET_NAME}/${PARSER_OPTION}/[モデル名model name]

Setting.

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conf

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# Network Name
NET_NAME=mobilenetv1

# Path to Deploy Prototxt
DEPLOY_PROTOTXT=./sample/mobilenet_v1/mobilenet_deploy.prototxt

# Path to Directory for (Deploy) Caffe Models
MODEL_DIR=./sample/mobilenet_v1/models

# Path to Directory for DRA Images
DRA_IMAGE_DIR=../dra_img

# Path to Directory for Output Data
OUTPUT_DIR=./out

# Quantization Mode
#  FIX8  : Fixed-point  8bit
#  FIX16 : Fixed-point 16bit
#  MIX   : FIX8/FIX16 mixed
PARSER_OPTION=FIX8

# Input Data Format (0:NHWC, 1:NCHW)
IN_DATA_FORMAT=1

# Input Data Channel
IN_DATA_CHANNEL=3

# Input Data Width
IN_DATA_WIDTH=224

# Input Data Height
IN_DATA_HEIGHT=224

# Input Data Mean Vector or Name of .binaryproto
IN_MEAN=103.94,116.78,123.68

# Input Data Scale
# IN_SCALE=1/Scale
IN_SCALE=58.823529411

# RGB or BGR (0:RGB, 1:BGR)
IS_BGR=1

# Input Layer Name
IN_LAYER=data

# Output Layers Name
OUT_LAYER=mbox_loc,mbox_conf_flatten

#cavalry version
#if not specified -> ""
CAVALRY_VER="2.1.7"

# Unique preprocess
# if use im2bin -> NONE
# if use unique preprocess -> script path
PREPRO=NONE
PREPRO_ARG=""

# Input file data format
IN_DATA_FILEFORMAT=0,0,0,0

# Transpose indices(NONE:without transpose , 0,3,1,2:transpose (EX))
IN_DATA_TRANSPOSE=NONE

• NET_NAME：ネットワーク名

  任意の名前を設定できます。

  : The name of network.

  • Any name can be set.

• DEPLOY_PROTOTXT：deploy用prototxtファイルへのパス: Path to deploy prototxt file

• MODEL_DIR：caffemodelが格納されたディレクトリ

  ディレクトリ下の全てのモデルに対して、変換処理を実行します。

  : Path to directory which includes caffemodel

  • All caffemodels under the directory are converted

• DRA_IMAGE_DIR：量子化の最適化処理で使用する、画像ファイルが格納されたディレクトリ

  • 学習に使った画像を格納してください。100～200枚が推奨枚数です。

  • 画像フォーマットはJPEGやPNGなど、OpenCVで対応しているものです。

  • 任意サイズの画像を使用可能です。

• OUTPUT_DIR：変換後のデータ出力先ディレクトリ

• PARSER_OPTION：量子化モード

  : Path to directory which includes image files for optimizing quantization

  • Please put the directory image files for training. Recommended number of image files is 100 to 200.

  • Available image file format is what OpenCV can handle, for example, JPEG, PNG and so on.

  • Any resolution is available.

• OUTPUT_DIR: Path to directory which converted data will be put

• PARSER_OPTION: Quantization mode

  • Select from FIX8/FIX16/MIX (FIX8/FIX16混合）から選択します。FIX16 mixed).

• IN_DATA_CHANNEL：モデルの入力画像チャネル数: Number of input image channel for target model

• N_DATA_WIDTH：モデルの入力画像サイズ(幅): Width of input image for target model

• IN_DATA_HEIGHT：モデルの入力画像サイズ(高さ): Height of input image for target model

• IN_MEAN：入力画像の正規化パラメータ（平均値）

• 数値またはbinaryprotoファイルでの設定が可能です。

数値で設定する場合には、以下のように”,”の間に空白を入れないようにしてください。

: Normalization parameter (mean) of input image

• It can be set by numerical value or .binaryproto file

• n case of setting by numerical value, do not put space between “,” as following.
  IN_MEAN=127.5,127.5,127.5

• binaryprotoファイルで設定する場合には、以下のようにファイルへのパスを設定してください。In case of setting by .binaryproto file, please set path to the file as following.
  IN_MEAN=./model/mean.binaryproto

• IN_SCALE：入力画像の正規化パラメータ（スケール）

  チャネルごとに異なる設定値にする場合は、”,”で値を区切ってください。”,”の間には空白を入れないようにしてください。

  : Normalization parameter (scale) of input image

  • In case of setting different value for each channel, split values by “,”. Do not put space between “,”.

• IS_BGR：入力画像のフォーマット（RGB or BGR）: Format of input image (RGB or BGR)

• IN_LAYER：ネットワークの入力レイヤ名

  変換後のモデルでは入力レイヤ名が

  : The name of input layer for target network

  • In the converted model, the name of input layer changes to “${IN_LAYER}_0” に変わります。.
    したがって追加アプリ上で変換後のモデルを動かす際も、モデルの入力レイヤとして Therefore, “_0” を付ける必要があります。is needed to be added to the name of input layer, when the converted model will be run on AdamApp.

• OUT_LAYER：ネットワークの出力レイヤ名

  複数指定する場合は”,”で区切ってください

  : The name of output layer for target network

  • If two or more layers exists, separate layers by “,”.

• CAVALRY_VER：使用するcavalryバージョン: Version of cavalry to use

• PREPRO：前処理スクリプトパス: Path of preprocessing script (python script)

  • スクリプトの作り方は“Refer to “/home/cvtool/ common/prepro.py”を参照してください。.py” for how to create a script.

• PREPRO_ARG：前処理スクリプトの引数: Argument of preprocessing script (python script)

• IN_DATA_FILEFORMAT：入力データのフォーマット

  例：uint8-> 0

  : Input data format

  • examples: uint8->0,0,0,0, float32-> 1>1,2,0,7, float16-> 1>1,1,0,4)

  • NWhen the value of IN_DATA_FILEFORMAT を”0changes from “0,0,0,0”から変更した場合はPREPROの設定が必要になります,0”, setting PREPRO is needed.

• N_DATA_TRANSPOSE：入力データに対してTRANSPOSE を行う場合指定する

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• TRANSPOSE: Specify when performing TRANSPOSE on the input data

If input layer is not defined in deploy prototxt file, add the layer as following.

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サンプルモデルの変換

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Convert sample model

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Download sample model.

$ wget https://github.com/shicai/MobileNet-Caffe/blob/master/mobilenet.caffemodel
$ mv mobilenet.caffemodel sample/mobilenet_v1/models

モデル変換を実行します。Conver the model.

$ ./caffe_conversion.sh setting.conf

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