荪荪的博客

前言为何想到这，为何将caffe模型的合并，在这里源于对海思35XX系列开发板前向推理优化的原因。我是用darknet训练的yolo模型，转为caffemodel（darknet转caffemodel，之前我也写的博文代码。讲解以后也会好好补充完，代码先上，便于先用起来再说），然后在用RuyiStudio转为.wk模型，出于这个原因，我就想能不能做到算子融合，提升前向推理的速度，那么就有了这个文章，同时这个思路可以使用到其他的工业应用上。注意python是用的python3.x版本。合并Conv层与

# The caffe module needs to be on the Python path;# we'll add it here explicitly.caffe_root='/home/qif/smf/caffe/'#os.chdir(caffe_root)import sys# sys.path.insert(0, caffe_root+'python')sys.path.append(r'/home/qif/smf/caffe/python')import caffeimp

摘要：要把自己的模型进行移植，之前是后端的移植，最近前端也提了需求，前端一般都是用海思芯片(海思HI3516DV300)，只支持caffe，所以为了先测试时间得把tf的模型转成caffemodel。这里是将tf1.x转为caffemode,后续补全darknet转为caffemode一、转换ckpt转caffemodel转换代码：# coding=utf-8# Author : AnnSun# Created date: 2020-06-23# from __future

摘要：要把自己的模型进行移植，之前是后端的移植，最近前端也提了需求，前端一般都是用海思芯片(海思HI3516DV300)，只支持caffe，所以为了先测试时间得把tf的模型转成caffemodel。这里是将tf1.x转为caffemode,后续补全darknet转为caffemode一、转换环节的注意点：卷积tensorflow卷积参数的存储方式是：（kernel_h, kernel_w, input_channel, output_channel）caffe卷积参数的存储方式是：（out

一、查看caffe每一层的参数结构代码：# python3caffe_root = '/home/qif/smf/caffe/' import sys sys.path.insert(0, caffe_root + 'python') import caffedeploy_proto = r"./yolov3_deploy.prototxt" caffe_model = r"./yolov3_helmet.caffe

在pycharm中直接运行tf113tocaffe.py报错如下：cudnn_conv_layer.cpp:52] Check failed: error == cudaSuccess (30 vs. 0) unknown error如下图所示：解决方法：在tf113tocaffe.py所在目录下，打开终端：sudo python3 tf113tocaffe.py （重点是sudo python3）问题2：在终端运行：sudo python3 tf113tocaffe.py报错如

前言 把一张jpg图片转成bgr(注意顺序是bgr)二进制文件，最近在弄华为Hi3516DV300开发板上的一些深度学习的样例程序，换言之，35xxnnie SDK只支持BGR以及yuv格式的数据输入。那么当手头刚好只有jpeg/png等图片文件时，怎么来进行目标识别呢，一般的思路是用opencv来读取图片文件，然后再转换成BGR/YUV等格式，最后扔到NNIE模块来进行深度学习推理。 本篇讲解jpg转bgr，也就是它的输入文件不是普通的jpg，而是bgr格式的二进制文...

此篇搭建环境的Linux平台为ubuntu18.0.4 64位系统，SDK的目标平台为Hi3516DV300\CV500系列。准备工作arm-himix200-linux 、 Hi3519AV100_SDK_V2.0.1.0打包下载网址：搭建工作安装交叉编译链。Linux 上安装arm-himix200-linux 交叉编译器1）将Windows下arm-himix200-li...

此篇搭建环境的Linux平台为ubuntu18.0.4 64位系统，SDK的目标平台为Hi3516DV300\CV500系列。准备工作：

解决办法：加sudo权限：sudo python解决办法：sudo python3原因在于：

一、搭建环境下载修改CMakefile.txt文件主要是修改caffe安装路径。画框的位置需要修改，此处为我的caffe路径，根据自己的路径进行修改。编译cd yolov3tocaffe_lecturemkdir buildcmake ..make -j4修改自己的参数后编译(只需要修改三个文件。detectnet.cpp、yolo_layer.cpp、yolo_la...

window代码仿真修改由于yolo层后处理都是软件实现的，所以当待仿真的算法模型（即wk文件）改变时，尤其网络size或目标识别种类数等方面不同，下面这些参数需要在代码里面手动进行修改。代码修改部分1. SvpSampleDetectionOneSeg.cppP13和P28：待识别的输入图像设置，对应yolo版本的路径中有image_test_list.txt来指定一个或多个输入图像的...

背景Hi3519A SDK包里面提供了很多文档。刚开始看，可能有些抓不住重点，尤其是当你需要通过文档获得帮助的时候，不知道如何快速获得有效的知识。我的个人理解是，将它们分为两大类。第一类是平台性相关文档，即开发环境如何建立等；第二类是局部功能性相关文档，比如Video,Audio,ISP相关API都有哪些等。刚开始接触开发板时，往往要仔细研读第一类文档，来搞定kernel编译烧写等等...

sample code编译先解压缩SDK（Hi3519AV100_SDK_V2.0.1.0.tgz）得到Hi3519AV100_SDK_V2.0.1.0文件夹。其sample源代码藏在Hi3519AV100_SDK_V2.0.1.0\smp\a53_linux\mpp\sample下面。如下所示，每个目录对应一个小功能。Install cross toolchain后（见前文），就直接在...

先重申下我的平台为ubuntu18.0.4，SDK的目标平台为Hi3519AV100系列准备工作安装himix200交叉编译器tar –xzf arm-himix200-linux.tgzsudo ./arm-himix200-linux.installsource /etc/profile安装SDK包tar -zxf Hi3519AV100_SDK_V2.0.1.0.tgzsu...

上一篇简单梳理了Hi35xx系列的软件包和文档，里面内容很多，光《HiSVP开发指南》就有258页。 就AI功能开发的话，我们先从RuyiStudio工具开始讲起，慢慢深入进去。RuyiStudio介绍Ruyistudio是一个windows版本的工具，集成了NNIE的mapper和simulator两大基本功能。 mapper是文件格式转换的插件，即将caffe的模型文件*.c...

芯片系列介绍海思AI芯片Hi35xx系列具体包括的型号Hi3559A V100, Hi3559C V100, Hi3519A V100, Hi3516C V500以及Hi3516D V300。下面要讲的资料，尤其AI部分应该是该系列通用的。我们项目采用的是Hi3519AV100， 所以后续文章都是以该款芯片为学习和研究目标。 海思芯片命名有些坑的， 一不小心就会弄错，Hi3519...