嵌入式工程师AI挑战营RV1106人脸识别+流水记录（5）

90houyidai · 发表于2024-12-15 12:03

嵌入式工程师AI挑战营RV1106人脸识别+流水记录（5） [复制链接]

本帖最后由 90houyidai 于 2024-12-15 21:54 编辑

从这里开始感觉没啥头绪，就去翻了数字识别的帖子，提到数据集，训练模型，然后在insightface工程文件夹里一通乱找

发现一个model_zoo的文件夹，readme中提供了下载链接，可是都好大好大，还是G盘的，网路不稳定根本下载不了

转而发现本次好像没有要求自己训练模型，所以就想着buffalo_l的模型是ONNX的是不是可以直接拿来使用

那就先试试

det_10g            Retinaface         detection
w600k r50 ResNet50       Recognition
2d106det 2d106 & 3d68   Alignment
1k3d68               2d106 & 3d68   Alignment
genderage           Gender&Age   Attributes

这里我使用miniconda3，为了防止出现环境错误，我就将insightface和RKNN-toolkit2的环境安在一起

然后按照RKNN 推理测试 | LUCKFOX WIKI转换RKNN模型

脚本文件可在前面下载的Luckfox的网盘文件中找到

1、E:\BaiduNetdiskDownload\Luckfox Pico\示例程序\RKNN示例程序\luckfox_rknn.zip\luckfox_rknn\scripts\luckfox_onnx_to_rknn\convert\
rknn.config修改target_platform、dynamic_input
        
rknn.config(mean_values=[[104, 117, 123]], std_values=[[1, 1, 1]], target_platform='rv1106',remove_reshape=True,
                                quantized_algorithm="normal", quant_img_RGB2BGR=True,optimization_level=0,dynamic_input=[[[1,3,224,224]]])

python convert.py ../model/det_10g.onnx ../dataset/retinaface_dataset.txt ../model/det_10g.rknn Retinaface

2、    else:
        rknn.config(mean_values=[[0, 0, 0]], std_values=[[255, 255, 255]], target_platform='rv1106',dynamic_input=[[[1,3,112,112]]])

 python convert.py ../model/w600k_r50.onnx ../dataset/retinaface_dataset.txt ../model/w600k_r50.rknn ResNet50

3、  else:
        rknn.config(mean_values=[[0, 0, 0]], std_values=[[255, 255, 255]], target_platform='rv1106',dynamic_input=[[[1,3,192,192]]])

python convert.py ../model/2d106det.onnx ../dataset/retinaface_dataset.txt ../model/2d106det.rknn 2d106

转换det_10g模型是提示下面dynamic_input错误，这咋整呢？

卡了好几天，想着能不能修改ONNX模型文件呢？又去安装了onnx-simplifier和onnx-modifier，将onnx模型简化一下并且更改了输入层

pip install onnx-simplifier
python simplified.py
python -m onnxsim det_10g.onnx simp_sim.onnx --overwrite-input-shape 1,3,640,640

然后转换了一下，发现并无卵用，依然报错（可能我不会用）

E inference: The input(ndarray) shape (1, 640, 640, 3) is wrong, expect 'nchw' like (1, 3, 640, 640)!
outputs = rknn.inference(inputs=[infer_img],data_format='nhwc')

所以按照提示去rknn.config中去配置了动态输入参数，嘿，竟然过了

转换好像没问题了，但是真的能用了吗？那就在PC试试先

打开网盘的压缩包Luckfox Pico\示例程序\RKNN示例程序\luckfox_rknn.zip\luckfox_rknn\scripts\luckfox_onnx_to_rknn\sim\retinaface\
cd sim/retinaface

以retinaface修改测试

转换文件路径

Luckfox Pico\示例程序\RKNN示例程序\luckfox_rknn.zip\luckfox_rknn\scripts\luckfox_onnx_to_rknn\convert\

转换文件

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