環境構築

環境構築手順はこちらをご参照ください。

モデルの変換

モデル変換については下記ページをご参照ください。

CVツールには、変換後のモデルの推論時間、精度などを評価する仕組みは含まれていません。

変換後モデルをi-PROカメラ上で実行し、評価を行ってください。

推論実行API・Adam_AI_RunNet() 呼び出し前後の時間を計測してください

モデルの出力層のデータを取得するAPI・Adam_AI_GetOutput() で取得したデータを使って、精度評価を行ってください。

CVツールには、変換後モデルの推論時間と出力層のデータを取得できるサンプルアプリが含まれています。

次から使用方法を紹介します。

評価にはChrome拡張機能のADAM OPERATION UIを使用します。

インストール方法の詳細はSDK同梱のドキュメント「AdamAppDevelopmentManualForIpro.pdf」を参照してください。

また、アプリがインストールできるi-PROネットワークカメラを用意してください。

まず、コンテナ内にあるDnnSdApp パッケージ(DnnSdApp_V0_4_ambaCV2X.ext)を、ホストPCにコピーします。

[Work Directory]は任意のディレクトリ

$ cd [Work Directory]
$ sudo docker run -it --rm -v $(pwd):/work [image name] /bin/bash
$ cp /home/cvtool/app/DnnSdApp_V0_4_ambaCV2X.ext /work

ブラウザを起動し、カメラの詳細設定画面にアクセスします。

[基本]-[SDメモリーカード]-[運用モード]の[SDメモリーカード]と[機能拡張ソフトウェアモード]を「On」に設定します。

SDカードを使用しない場合は「使用しない」としてください。
モデルをアップロードする際、TFTPサーバーで転送する方法を使います。

機能拡張ソフトウェア画面に遷移し、DnnSdAppをインストールします。

評価モデルに合わせて設定を変更します。

ADAM OPERATION UIを表示し、DnnSdAppのAppPrefから各種設定を行います。

　layernamein：入力レイヤー名

　layernameout：出力レイヤー名(複数設定の場合、コンマで区切り)

　NETNAME：モデル名

　TftpServerIP：モデルを格納しているTFTPサーバアドレス
　　　　　　　　※SDカードを使用しない場合に設定します

次に、評価に使用する画像を圧縮し、dnn.tar.gzを作成します。

フォルダ構成は下記に従ってください。jpegまたはmp4どちらかのみでも使用できます。

tar cvzf dnn.tar.gz dnn

フォルダ構成			備考
dnn/	test_jpeg/	yyy1.jpg	jpeg配置ディレクトリ、配置するファイル名は任意拡張子は".jpg", ".jpeg", ".JPG", ".JPEG"
		yyy2.jpg
		:
	test_mp4/	zzz1.mp4	mp4配置ディレクトリ、配置するファイル名は任意拡張子は”.mp4”
		zzz2.mp4
		: