之后随笔将更多笔墨着重于NNIE开发系列,下文是关于Hi3559AV100 NNIE开发(3)RuyiStudio软件 .wk文件生成过程-mobilefacenet.cfg的参数配置,目前项目需要对mobilefacenet网络进行.wk的开发,通过RuyiStudio创建工程(关于软件RuyiStudio的安装与配置看后期是否有时间,有时间就会出一篇随笔供大家参考),在工程下配置mobilefacenet.cfg文件,加载训练好的mobilefacenet.caffemodel与mobile…
前面随笔给出了NNIE开发的基本知识,下面几篇随笔将着重于Mobilefacenet NNIE开发,实现mobilefacenet.wk的chip版本,并在Hi3559AV100上实现mobilefacenet网络功能,外接USB摄像头通过MPP平台输出至VO HDMI显示结果.下文是Hi3559AV100 NNIE开发(5)mobilefacenet.wk仿真成功量化及与CNN_convert_bin_and_print_featuremap.py输出中间层数据对比过程,目前实现PC端对mob…
前面随笔讲了关于NNIE的整个开发流程,并给出了Hi3559AV100 NNIE开发(5)mobilefacenet.wk仿真成功量化及与CNN_convert_bin_and_print_featuremap.py输出中间层数据对比过程:https://www.cnblogs.com/iFrank/p/14528882.html,下文是Hi3559AV100 NNIE开发(7) Ruyistudio 输出mobileface_func.wk与板载运行mobileface_chip.wk输出中间…
之后随笔将更多笔墨着重于NNIE开发系列,下文是关于Hi3559AV100 NNIE开发(2)-RFCN(.wk)LoadModel及NNIE Init函数运行过程分析,通过对LoadModel函数及NNIE Init函数实现分析,结合上一篇随笔对LoadModel函数参数挖掘,很大程度上能够理解NNIE初始化实现过程,并给其他算法模型在NNIE移植提供参考,下面将给出RFCN Load_Model函数执行过程与NNIE_RFCN参数初始化过程. 1.RFCN Load_Model函数执行过程…
前面随笔给出了NNIE开发的基本知识,下面几篇随笔将着重于Mobilefacenet NNIE开发,实现mobilefacenet.wk的chip版本,并在Hi3559AV100上实现mobilefacenet网络功能,外接USB摄像头通过MPP平台输出至VO HDMI显示结果.下文是Hi3559AV100 NNIE开发(4)mobilefacenet.cfg参数配置挖坑解决与SVP_NNIE_Cnn实现分析,目前项目需要对mobilefacenet网络进行.wk的开发,下面给出在.wk生成过程…
前面随笔给出了NNIE开发的基本知识,下面几篇随笔将着重于Mobilefacenet NNIE开发,实现mobilefacenet.wk的chip版本,并在Hi3559AV100上实现mobilefacenet网络功能,外接USB摄像头通过MPP平台输出至VO HDMI显示结果.下文是Hi3559AV100 NNIE开发(6)RFCN中实现关键线程函数->SAMPLE_SVP_NNIE_Rfcn_ViToVo()进行数据流分析,通过对线程函数分析,详细了解如何对.wk模型数据进行处理并弄清楚检测…
在之后的hi3559AV100板载开发中,除了走通V4L2->VDEC->VPSS->VO(HDMI)输出,还有需要进行神经网络的开发学习,进行如face detection的开发等等,满足后期功能的需求,这一篇随笔大体说明了SVP(NNIE)的开发流程. 1.SVP SVP(Smart Vision Platform)是海思媒体处理芯片智能视觉异构加速平台.该平台包含了CPU.DSP.NNIE(Neural Network Inference Engine)等多个硬件处理单元和运行在这…
下面随笔将给出Hi3559AV100 NNIE RFCN开发:V4L2->VDEC->VPSS->NNIE->VGS->VO系统整体动态调试实现,最终的效果是:USB摄像头通过板载处理能够把图像通过HDMI接口输出,并结合RFCN模型,通过NNIE实现目标检测,下面给出具体的实现过程. 板载平台:BOXER-8410AI 芯片型号:Hi3559AV100 相机型号:Logitch c270 开发环境:VM15.5+ubuntu16.04+Hilinux 首先给出本篇随笔涉及之…
之后随笔将更多笔墨着重于NNIE开发系列,下文是关于Hi3359AV100 NNIE开发(1)-RFCN demo LoadModel函数与参数解析,通过对LoadModel函数的解析,能够很好理解.wk文件的具体内容,为方便为对其他不同模型.wk加载时如何进行修改给出参照. 在RFCN demo中把RFCN的.wk模型文件通过函数导出模型参数,具体如下所示: 1 static SAMPLE_SVP_NNIE_MODEL_S s_stRfcnModel = {0}; 2 3 HI_CHAR *p…
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