yolox_nano训练和NCNN安卓部署总结（自己的数据集）

yolox_nano模型的参数量极小，并且有着一定的准确度而被使用到手机端的yolox部署：

yolox_nano训练命令：

python tools/train.py -f exps/example/yolox_voc/yolox_voc_nano.py -d 1 -b 8 -c weights/yolox_nano.pth

yolox_nano.pth是官网下载的coco数据集的权重文件来做完这个预训练权重（我发现使用之前训练过的yolox_nano.pth其实也是可以的，这个不是主要问题，重要的是yolox_voc_nano.py这个文件需要好好改，如果改的有问题，就会之后转onnx文件的时候有错误：Missing key(s) & Unexpected key(s) in state_dict…）。

这里需要注意：

-f exps/example/yolox_voc/yolox_voc_nano.py

中的

yolox_voc_nano.py

代码如下：

（在.\exps\default\nano.py和.\exps/example/yolox_voc/yolox_voc.py基础上修改，也就是把nano.py的init函数和get_model复制粘贴到yolox_voc.py里，修改修改类别数 self.num_classes 还有image_sets，最后把名字变成yolox_voc_nano.py文件就行）

# encoding: utf-8
import os

import torch
# 需要加上这个
import torch.nn as nn
import torch.distributed as dist

from yolox.data import get_yolox_datadir
from yolox.exp import Exp as MyExp


class Exp(MyExp):
    def __init__(self):
        super(Exp, self).__init__()
        
        # 修改网络深度和宽度
        self.depth = 0.33
        self.width = 0.25
        
        self.input_size = (416, 416)
        self.mosaic_scale = (0.5, 1.5)
        self.random_size = (10, 20)
        self.test_size = (416, 416)
        self.exp_name = os.path.split(os.path.realpath(__file__))[1].split(".")[0]
        self.enable_mixup = False
        
        # 修改类别数
        self.num_classes = 1
  
# 之前没有加上这个get_model函数，就训练有问题
def get_model(self, sublinear=False):

    def init_yolo(M):
        for m in M.modules():
            if isinstance(m, nn.BatchNorm2d):
                m.eps = 1e-3
                m.momentum = 0.03
    if "model" not in self.__dict__:
        from yolox.models import YOLOX, YOLOPAFPN, YOLOXHead
        in_channels = [256, 512, 1024]
        # NANO model use depthwise = True, which is main difference.
        backbone = YOLOPAFPN(self.depth, self.width, in_channels=in_channels, depthwise=True)
        head = YOLOXHead(self.num_classes, self.width, in_channels=in_channels, depthwise=True)
        self.model = YOLOX(backbone, head)

    self.model.apply(init_yolo)
    self.model.head.initialize_biases(1e-2)
    return self.model

def get_data_loader(self, batch_size, is_distributed, no_aug=False, cache_img=False):
    from yolox.data import (
        VOCDetection,
        TrainTransform,
        YoloBatchSampler,
        DataLoader,
        InfiniteSampler,
        MosaicDetection,
        worker_init_reset_seed,
    )
    from yolox.utils import (
        wait_for_the_master,
        get_local_rank,
    )
    local_rank = get_local_rank()

    with wait_for_the_master(local_rank):
        dataset = VOCDetection(
            data_dir=os.path.join(get_yolox_datadir(), "VOCdevkit"),
            # image_sets=[('2007', 'trainval'), ('2012', 'trainval')],
            # 训练的时候只有VOC2007的数据集，所以需要改这里
            image_sets=[('2007', 'trainval')],
            img_size=self.input_size,
            preproc=TrainTransform(
                max_labels=50,
                flip_prob=self.flip_prob,
                hsv_prob=self.hsv_prob),
            cache=cache_img,
        )

    dataset = MosaicDetection(
        dataset,
        mosaic=not no_aug,
        img_size=self.input_size,
        preproc=TrainTransform(
            max_labels=120,
            flip_prob=self.flip_prob,
            hsv_prob=self.hsv_prob),
        degrees=self.degrees,
        translate=self.translate,
        mosaic_scale=self.mosaic_scale,
        mixup_scale=self.mixup_scale,
        shear=self.shear,
        enable_mixup=self.enable_mixup,
        mosaic_prob=self.mosaic_prob,
        mixup_prob=self.mixup_prob,
    )

    self.dataset = dataset

    if is_distributed:
        batch_size = batch_size // dist.get_world_size()

    sampler = InfiniteSampler(
        len(self.dataset), seed=self.seed if self.seed else 0
    )

    batch_sampler = YoloBatchSampler(
        sampler=sampler,
        batch_size=batch_size,
        drop_last=False,
        mosaic=not no_aug,
    )

    dataloader_kwargs = {
     "num_workers": self.data_num_workers, "pin_memory": True}
    dataloader_kwargs["batch_sampler"] = batch_sampler

    # Make sure each process has different random seed, especially for 'fork' method
    dataloader_kwargs["worker_init_fn"] = worker_init_reset_seed

    train_loader = DataLoader(self.dataset, **dataloader_kwargs)

    return train_loader

def get_eval_loader(self, batch_size, is_distributed, testdev=False, legacy=False):
    from yolox.data import VOCDetection, ValTransform

    valdataset = VOCDetection(
        data_dir=os.path.join(get_yolox_datadir(), "VOCdevkit"),
        image_sets=[('2007', 'test')],
        img_size=self.test_size,
        preproc=ValTransform(legacy=legacy),
    )

    if is_distributed:
        batch_size = batch_size // dist.get_world_size()
        sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(
            valdataset, shuffle=False
        )
    else:
        sampler = torch.utils.data.SequentialSampler(valdataset)

    dataloader_kwargs = {
     
        "num_workers": self.data_num_workers,
        "pin_memory": True,
        "sampler": sampler,
    }
    dataloader_kwargs["batch_size"] = batch_size
    val_loader = torch.utils.data.DataLoader(valdataset, **dataloader_kwargs)

    return val_loader

def get_evaluator(self, batch_size, is_distributed, testdev=False, legacy=False):
    from yolox.evaluators import VOCEvaluator

    val_loader = self.get_eval_loader(batch_size, is_distributed, testdev, legacy)
    evaluator = VOCEvaluator(
        dataloader=val_loader,
        img_size=self.test_size,
        confthre=self.test_conf,
        nmsthre=self.nmsthre,
        num_classes=self.num_classes,
    )
    return evaluator

修改过后，就可以开始训练yolox_nano了：

yolox_nano训练命令：

python tools/train.py -f exps/example/yolox_voc/yolox_voc_nano.py -d 1 -b 8 -c weights/yolox_nano.pth

这里我没有使用混合精度训练，原因如下博客所示：
https://blog.csdn.net/ELSA001/article/details/120918082?spm=1001.2014.3001.5502

训练结束之后测试一下：

python tools/demo.py image -f exps/example/yolox_voc/yolox_voc_nano.py -c YOLOX_outputs/yolox_voc_nano/best_ckpt.pth --path testfiles/img1.jpg --conf 0.3 --nms 0.65 --tsize 640 --save_result --device cpu

效果如下：

接下来生成onnx文件（YOLOX路径下执行）：

python tools/export_onnx.py -n yolox-nano -c weights/yolox_nano.pth --output-name weights/yolox_nano.onnx

yolox_nano.pth文件是训练好的best_ckpt.pth改了名字得来的

效果如下：

(torch_G) E:\YOLOX>python tools/export_onnx.py -n yolox-nano -c weights/yolox_nano.pth --output-name weights/yolox_nano.onnx
2021-10-28 21:45:50.843 | INFO     | __main__:main:59 - args value: Namespace(batch_size=1, ckpt='weights/yolox_nano.pth', dynamic=False, exp_file=None, experiment_name=None, input='images', name='yolox-nano', no_onnxsim=False, opset=11, opts=[], output='output', output_name='weights/yolox_nano.onnx')
2021-10-28 21:45:51.001 | INFO     | __main__:main:83 - loading checkpoint done.
2021-10-28 21:45:56.211 | INFO     | __main__:main:96 - generated onnx model named weights/yolox_nano.onnx
2021-10-28 21:45:56.773 | INFO     | __main__:main:112 - generated simplified onnx model named weights/yolox_nano.onnx

loading checkpoint done这个过程可能会比较久。

接下来就是导出ncnn文件：

拷贝yolox_nano.onnx文件到E:\ncnn\build-vs2019\tools\onnx文件下

同时也使用命令行到E:\ncnn\build-vs2019\tools\onnx目录下：

使用命令生成ncnn相应的param和bin文件：

onnx2ncnn.exe yolox_nano.onnx yolox_nano.param yolox_nano.bin

这里输出了很多Unsupported slice step !也没关系，后面可以改的，主要是因为ncnn不支持Focus模块，会有警告。

修改yolox_nano.param文件：

把 295修改为295 - 9 = 286 (由于我们将删除 10 层并添加 1 层，因此总层数应减去 9)。

然后从 Split 到 Concat 删除 10 行代码，但记住Concat一行最后倒数第二个数字：683。

在输入后添加 YoloV5Focus 层（使用之前的数字 683）：

YoloV5Focus      focus                    1 1 images 683

这里需要注意，里面的空格需要一个个慢慢敲的，可以使用Netron软件来看看：

修改之后是这样的：

7767517
286 328
Input            images                   0 1 images
YoloV5Focus      focus                    1 1 images 683
Convolution      Conv_41                  1 1 683 1177 0=16 1=3 11=3 2=1 12=1 3=1 13=1 4=1 14=1 15=1 16=1 5=1 6=1728
....

yolox_nano.param修改之后使用Netron软件来看的效果如下：

这样就算是成功修改了！

使用ncnn_optimize优化ncnn文件：

产生新的param和bin文件:

在E:\ncnn\build-vs2019\tools路径下执行（先拷贝yolox_nano.bin和yolox_nano.param文件到此路径下）

ncnnoptimize.exe yolox_nano.param yolox_nano.bin yolox_nano.param yolox_nano.bin 65536

(torch_G) E:\ncnn\build-vs2019\tools\onnx>cd ..

(torch_G) E:\ncnn\build-vs2019\tools>ncnnoptimize.exe yolox_nano.param yolox_nano.bin yolox_nano.param yolox_nano.bin 65536
create_custom_layer YoloV5Focus
fuse_convolution_activation Conv_314 Sigmoid_330
fuse_convolution_activation Conv_328 Sigmoid_329
fuse_convolution_activation Conv_347 Sigmoid_363
fuse_convolution_activation Conv_361 Sigmoid_362
fuse_convolution_activation Conv_380 Sigmoid_396
fuse_convolution_activation Conv_394 Sigmoid_395
model has custom layer, shape_inference skipped
model has custom layer, estimate_memory_footprint skipped

这样就算是把ncnn文件优化完成了。

之后在Android studio上面使用build.gradle来自动编译yolox的安卓文件。

编译结束之后，把刚刚优化之后的yolox_nano.param和yolox_nano.bin放在这个assets目录下：

E:\AndroidStudioProjects\ncnn-android-yolox\app\src\main\assets

最后，我们只需要修改cpp目录下的yolox.cpp和yoloxncnn.cpp的class_names数组就行：

点击运行即可检测：

但是这个检测还是有问题的，就是我没办法识别高分辨率的图片和视频，只能识别我喂入神经网络来训练的图片的低分辨率的图片，不过最终还是检测出来了，还是很开心的。