Page Comparison

...

• NET_NAME：ネットワーク名

  • 任意の名前を設定できます。

• MODEL_DIR：onnxファイル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。

• 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

  • FIX8/FIX16/MIX(FIX8/FIX16混合）から選択します。

• IN_DATA_CHANNEL：モデルの入力画像チャネル数

• N_DATA_WIDTH：モデルの入力画像サイズ(幅)

• IN_DATA_HEIGHT：モデルの入力画像サイズ(高さ)

• IN_MEAN：入力画像の正規化パラメータ（平均値）

  • 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。
    IN_MEAN=127.5,127.5,127.5

• 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。

• IS_BGR：入力画像のフォーマット（RGB or BGR）

• OUT_LAYER：ネットワークの出力ノード名

  • 複数指定する場合は”,”で区切ってください。

  • 以下の記号が入出力ノード名に含まれている場合、正常に変換できない可能性があります。
    : |　;　,　‘

• PREPRO：前処理スクリプトパス(python)

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

• PREPRO_ARG：前処理スクリプトの引数

• IN_DATA_FILEFORMAT：入力データのフォーマット

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

  • NIN_DATA_FILEFORMAT を”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。

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

...

• モデルの中に、cvtool でサポートしていないノードがある場合
  以下のコマンドで修正してください。

  Code Block
  $ graph_surgery.py onnx -m (修正前のモデル名) -o (修正後のモデル名) -t CVFlow

  cvtool がサポートするノードについてはこちらをご覧ください。
  
  また、モデルの中にサポートしていないノードがあるかは、onnx_print_graph_summary.py コマンドで確認することができます。

  Code Block
  $ onnx_print_graph_summary.py -p (モデル名)

• 入力の形状(shape)に可変値がある場合

  

  以下のコマンドで固定値に置き換えます。

  Code Block
  $ graph_surgery.py onnx -m (修正前のモデル名) -o (修正後のモデル名) -isrc "i:input|is:1,3,960,960" -t SetIOShapes

• 入力の形状が NHWC、かつモデルの最初に NCHWに transpose している場合

  

  モデルの先頭からTransposeノードまでを切り離します。

  Code Block
  $ graph_surgery.py onnx -m (修正前のモデル名) -o (修正後のモデル名) -isrc "i:(Transposeノードの出力名)|is:1,3,224,224" -t CutGraph

• OUT_LAYER で指定したノードに、特定の記号( : |　;　,　‘ )が含まれている場合

  特定の記号を含まないように、ノード名を変更します。

  Code Block
  $ graph_surgery.py onnx -m (修正前のモデル名) -o (修正後のモデル名) -t "RenameTensors(変更前のノード名=変更後のノード名)"

  
  複数のノード名を変更する場合は、','で区切ってください。

  Code Block
  -t "RenameTensors(node::1=node1,node::2=node2)"

• モデルに rank > 4 のノードがある場合
  SoCの制約のため、変換できない可能性があります。
  
  モデルの中に該当するノードがあるかは、onnx_print_graph_summary.py コマンドで確認することができます。該当するノードがある場合には以下のようなメッセージが出力されます。

  Code Block

  $ onnx_print_graph_summary.py -p (モデル名) INFO: 08/29/2024 03:22:40.725761 onnx_print_graph_summary.py:384 [PrintGraphSummary] Unsupported tensors with rank > 4 (3): INFO: 08/29/2024 03:22:40.725837 onnx_print_graph_summary.py:386 [PrintGraphSummary] -> 'output' [1 x 3 x 52 x 52 x 85] INFO: 08/29/2024 03:22:40.725909 onnx_print_graph_summary.py:386 [PrintGraphSummary] -> '1026' [1 x 3 x 26 x 26 x 85] INFO: 08/29/2024 03:22:40.725993 onnx_print_graph_summary.py:386 [PrintGraphSummary] -> '1046' [1 x 3 x 13 x 13 x 85]

  
  以下の何れかの方法で、モデルを修正してください。
  ・onnx にエキスポートする前に、該当するノードを修正する
  ・該当するノードから後ろを、モデルから切り離す

  Code Block
  $ graph_surgery.py onnx -m (修正前のモデル名) -o (修正後のモデル名) -on (該当ノードの1つ前のノード) -t CutGraph

  
  ・該当するノードを rank=4以下のノードに置き換える

  Code Block
  $ graph_surgery.py onnx -m (修正前のモデル名) -o (修正後のモデル名) -t ReplaceSubgraph

  ※ReplaceSubgraph のご使用を希望される際はお問合せください。