OAID/Tengine项目示例教程：从分类到姿态识别的AI模型实践指南

OAID/Tengine项目示例教程：从分类到姿态识别的AI模型实践指南

Tengine Tengine is a lite, high performance, modular inference engine for embedded device 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ten/Tengine

项目概述

OAID/Tengine是一个轻量级、高性能的神经网络推理框架，专为嵌入式设备和边缘计算场景优化。本文将通过该框架提供的丰富示例，带您了解如何快速实现各类计算机视觉任务。

环境准备

在开始之前，请确保您已完成以下准备工作：

1. 下载并编译Tengine Lite框架
2. 获取示例所需的模型文件（可通过官方提供的模型仓库获取）
3. 准备测试图片或视频数据

基础示例解析

图像分类任务

示例文件：tm_classification.c

图像分类是计算机视觉的基础任务，该示例展示了如何使用MobileNet v1模型对图片进行分类。

./build/install/bin/tm_classification \
  -m models/mobilenet.tmfile \
  -i images/cat.jpg \
  -g 224,224 \
  -s 0.017,0.017,0.017 \
  -w 104.007,116.669,122.679

参数说明：

• -m：指定模型文件路径
• -i：输入图片路径
• -g：输入图片尺寸
• -s：图像归一化比例
• -w：图像均值减去的值

输出解析： 示例会输出top-5的分类结果及其置信度，如"tiger cat"类别对应的分数最高。

目标检测任务对比

Tengine提供了多种目标检测模型的实现，包括：

1. SSD检测器（tm_mobilenet_ssd.c）

   • 轻量级检测模型
   • 适合移动端部署
   • 检测速度较快但精度一般

2. YOLOv3/YOLOv4-tiny/YOLOv5s（对应.cpp文件）

   • YOLO系列的不同版本
   • 平衡速度与精度
   • 支持自定义训练

3. NanoDet（tm_nanodet_m.cpp）

   • 超轻量级检测模型
   • 专为移动端优化
   • 适合资源受限场景

典型使用方式：

./build/install/bin/tm_yolov5s \
  -m models/yolov5s.tmfile \
  -i images/ssd_dog.jpg \
  -r 1 -t 1

输出特点： 各检测器会输出检测到的物体类别、置信度及边界框坐标，并可将结果可视化保存为图片。

高级视觉任务

人脸相关任务

1. 人脸检测

   • RetinaFace（tm_retinaface.cpp）：高精度人脸检测
   • SCRFD（tm_scrfd.cpp）：轻量级实时人脸检测

2. 人脸关键点检测（tm_landmark.cpp）

   • 检测人脸5点或68点关键点
   • 可用于人脸对齐、表情分析等

3. 人脸特征提取（mobilefacenet.tmfile）

   • 生成人脸特征向量
   • 用于人脸识别、验证等

实例与语义分割

1. YOLACT实例分割（tm_yolact.cpp）

   • 同时完成检测和分割
   • 输出物体mask和类别

2. UNET图像分割（tm_unet.cpp）

   • 医学图像分割常用
   • 输出像素级分类结果

3. 人像分割（tm_seghuman.cpp）

   • 专门针对人像的分割
   • 可用于背景替换等应用

姿态识别任务

1. OpenPose（tm_openpose.cpp）

   • 多人姿态估计
   • 输出人体骨骼关键点

2. HRNet（tm_hrnet.cpp）

   • 高分辨率网络
   • 姿态识别精度更高

使用示例：

./build/install/bin/tm_openpose \
  -m models/openpose_coco.tmfile \
  -i images/pose.jpg \
  -r 1 -t 1

实际应用场景

视频流处理

Tengine提供了基于视频流的pipeline示例：

1. 人体距离预测

   • 结合检测和距离估计算法
   • 可用于社交距离监测

2. 人脸注册系统

   • 完整的人脸处理流程
   • 包含检测、对齐、特征提取
   • 生成可存储的人脸特征

性能优化建议

1. 量化加速：使用uint8/int8量化模型（如tm_classification_uint8）
2. 多线程：通过-t参数指定线程数
3. GPU加速：部分示例支持GPU推理
4. 模型裁剪：根据场景选择合适的轻量模型

常见问题解决

1. 库路径问题：确保设置正确的LD_LIBRARY_PATH
2. 输入尺寸不匹配：检查模型要求的输入尺寸
3. 预处理参数错误：确认归一化和均值参数正确
4. 内存不足：尝试使用更小的模型或降低输入分辨率

扩展开发

基于这些示例，您可以：

1. 集成到现有系统中
2. 开发新的计算机视觉应用
3. 针对特定场景优化模型
4. 实现多模型协同工作

结语

OAID/Tengine通过丰富的示例展示了其在各类计算机视觉任务中的应用能力。从基础的分类检测到复杂的分割姿态识别，开发者可以快速验证想法并实现产品原型。建议从简单的分类示例开始，逐步深入理解框架特性和优化方法。

随着项目的持续更新，将有更多有趣实用的示例加入，为边缘AI应用开发提供更多可能性。

Tengine Tengine is a lite, high performance, modular inference engine for embedded device 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ten/Tengine