環境構築

環境構築手順はこちらをご参照ください。

• ambaCV2Xカメラ向けの設定

• ambaCV5Xカメラ向けの設定

サンプルモデルの変換

ディレクトリを移動します。

サンプルモデルをダウンロードします。

モデル変換を実行します。

変換後のモデルは以下のディレクトリに出力されます。

• ambaCV2Xカメラ用のモデル

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

• ambaCV5Xカメラ用のモデル

${OUTPUT_DIR}/${NET_NAME}_ambaCV5X/${PARSER_OPTION}/[モデル名]

モデルを変換する

1. /home/cvtool/conversion/caffeをコピーしてください。

2. setting.conf を、変換するモデルに合わせて変更してください。
   
   

3. モデル変換を実行します。

setting.conf仕様

• NET_NAME：ネットワーク名

  • 任意の名前を設定できます。

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

• 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。

• 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

  • 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）

  • 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。
    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_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。

• IS_BGR：入力画像のフォーマット（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 “${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 “_0” を付ける必要があります。

  • 以下の記号が入力レイヤ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。
    : |　;　,　‘

• 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

  • 以下の記号が出力レイヤ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, float32->1,2,0,7, float16->1,1,0,4)

  • IN_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

deploy用のprototxtでinputレイヤが定義されていない場合は、以下のようにレイヤを追加してください。

Open