深度学习实战教程(1)--手机跑目标检测(YOLO,从DarkNet到Caffe再到NCNN完整打通)

https://github.com/lwplw

这篇打算就直入主题了,YOLO是什么、DarkNet是什么、Caffe是什么、NCNN又是什么…等等这一系列的基础科普这里就完全不说了,牵扯实在太多,通过其他帖子有一定的积累后,看这篇就相对容易了。

本文核心:把一个目标检测模型跑到手机上

下面开工:


1、训练得到一个目标检测模型

目前可以做目标检测的模型有很多,比如R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、SSD、MobileNet-SSD、Mask R-CNN、YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3等等。

本文选择的是YOLOv2_tiny,原因有YOLO快,简单比较好用,而且DarkNet的源码去看看还是比较有意思的,这里使用的是YOLOv2的tiny版本,网络更小一些,毕竟我们最终是要跑在手机上,嵌入式终端设别就那么点硬件资源。

具体怎么做,看我这篇帖子:Caffe–实现YOLOv2目标检测 https://blog.csdn.net/lwplwf/article/details/83011667
一些实现细节,源码,脚本等我都准备好了,按帖子里直接下载用就行,我自己也重新下载试了一遍,没问题,有问题的话评论区喊我。

接下来要把训练好的yolo_tiny的目标检测模型跑到手机上的话,可以有两种实现方式:

  1. 在Android Studio上调用OpenCV库,编译生成APK,然后装到手机上。这里是通过OpenCV的DNN模块来加载的我们训练好的yolo_tiny模型。
  2. 在Android Studio上调用编译出来的NCNN库,然后编译生成APK,装到手机上,也就是在手机上直接跑NCNN了。

2、模型通过OpenCV跑到手机上

稍等啊,近期会补充0.0


3、模型通过NCNN跑到手机上

在1中,我们训练得到了DarkNet框架下的.cfg模型结构文件.weights模型权重文件,然后转换为了Caffe框架下的.prototxt模型结构文件.caffemodel模型权重文件

(1)安装编译ncnn(Ubuntu16.04)

下载ncnn:

git clone https://github.com/Tencent/ncnn

进入ncnn根目录,执行命令:

mkdir -p build
cd build
cmake ..

深度学习实战教程(1)--手机跑目标检测(YOLO,从DarkNet到Caffe再到NCNN完整打通)_第1张图片

make -j8

深度学习实战教程(1)--手机跑目标检测(YOLO,从DarkNet到Caffe再到NCNN完整打通)_第2张图片

(2)将caffemodel和prototxt转换为param和bin

NCNN框架中网络定义文件为.param文件,权值文件为.bin文件,可以通过NCNN中自带的工具进行转换。

1)将1阶段得到的yolov2_tiny_3.prototxtyolov2_tiny_3.caffemodel两个文件放到ncnn-master/build/tools/caffe目录下。
2)需要修改一下yolov2_tiny_3.prototxt文件
将最后一层

layer {
  name: "region1"
  type: "Region"
  bottom: "layer15-conv"
  top: "region1"
  region_param {
    classes: 3
    coords: 4
    boxes_of_each_grid: 5
    softmax: true
  }
}

修改为:

layer {
  name: "detection_out"
  type: "YoloDetectionOutput"
  bottom: "layer15-conv"
  top: "detection_out"
  include {
	phase: TEST
  }
  yolo_detection_output_param {
    num_classes: 3
    coords: 4
    confidence_threshold: 0.3
	nms_threshold: 0.45

    biases: 1.08
    biases: 1.19
    biases: 3.42
    biases: 4.41
    biases: 6.63
    biases: 11.38
    biases: 9.42
    biases: 5.11
    biases: 16.62
    biases: 10.52
  }
}

终端进入该目录执行命令:

./caffe2ncnn yolov2_tiny_3.prototxt yolov2_tiny_3.caffemodel yolov2_tiny_3.param yolov2_tiny_3.bin

在这里插入图片描述
转换得到的两个文件我放到网盘了,需要自取:
链接: https://pan.baidu.com/s/1A9dQzpbf08-VFxHZ0rRQUg 提取码: 5bur

(3)NCNN进行检测
https://github.com/lwplw/ncnn_test
修改NCNN根目录下CMakeLists.txt 文件
取消注释add_subdirectory(examples)
深度学习实战教程(1)--手机跑目标检测(YOLO,从DarkNet到Caffe再到NCNN完整打通)_第3张图片
NCNN根目录下执行命令重新编译:
(以后修改NCNN源码后,都需要重新编译)

 cd build
 cmake ..
 make -j8

将之前生成的yolov2_tiny_3.paramyolov2_tiny_3.bin放到build/examples目录下。
终端进入该目录执行命令:

./yolov2 111.jpg 

在这里插入图片描述
深度学习实战教程(1)--手机跑目标检测(YOLO,从DarkNet到Caffe再到NCNN完整打通)_第4张图片

(4)将NCNN跑到手机上
其实也可以选择在手机上跑OpenCV,然后使用OpenCV的dnn模块调用DarkNet,这样连Caffe都不需要经过,可是…太慢了…

后面的我休息下再写!!!

深度学习实战教程(1)--手机跑目标检测(YOLO,从DarkNet到Caffe再到NCNN完整打通)_第5张图片

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