K210系列第一个示例程序
引言
关于K210的受众群体也算不少，在网上许多爱好者写了各种学习教程。本系列文章的目的是帮大家从众多信息中梳理一些关键步骤。
第一篇文章让大家了解K210芯片的性能如何，能做哪些事。
第二篇文章带大家配置好软硬件的开发环境。
本篇从官方示例教程出发，教大家如何在开发板上做图像算法和深度学习的部署。
下面是一些小编推荐的学习链接：
https://canaan-creative.com/developer：官网的链接，可以在上面下载SDK、datasheet以及演示Demo。
https://cn.dl.sipeed.com/shareURL/MAIX/MaixPy：包括了各种工具，固件的下载链接
https://wiki.sipeed.com/：包含了资料和文档的学习指南
MaixPy存储系统是如何设计的？
在给大家演示各种实例程序之前，有必要介绍一下MaixPy的存储系统，因为这块会涉及模型文件该从哪里读取的问题。
开发板内置了一块16M Flash区域，以及一个SD卡插槽，所以如果自己的模型较大可以放置在外插的SD卡中。这里我们说说Flash区域的地址分配，它由三部分组成：
- 固件区
- 模型区
- 文件系统区
固件区的地址从0x000000开始，上一篇中我们通过kflash刷固件就是将系统程序烧在一个位置，K210也正是从此处开始运行程序。
模型区的地址从0x300000开始，可以通过kflash工具烧写到此位置，流程同固件的烧录。因为该区域不受文件系统的管理，所以需要根据烧写时的起始地址进行访问，比如：
如果模型太大，可以将其拷贝到SD卡中，通过文件路径进行访问，但是读取速度不如直接从Flash中快。
文件系统区的地址从0xD00000开始，预留了3M的空间用于文件存储。该区域的文件系统会被自动挂载到/flash目录。
这里我们会看到在/flash目录下有三个文件：
- freq.conf
- main.py
- config.json
开发板上电后会自动执行boot文件，然后在执行该处的main.py，如果想让自己的程序开机自启动，可以将程序拷贝到boot中或者写入main.py。
SD卡在上电后会被挂载到/sd，值得注意的是只能将数据写入/flash和/sd下。
为啥会有两块图像缓冲区？
在跑AI Demo之前，还有另一个需要关注的点就是MaixPy的图像缓冲区，否则你会发现在处理图像时常常会蹦出下面的错误：
MaixPy设计了两个缓冲区，即RGB565和RGB888。主要因为底层代码对图像操作和显示使用的是RGB565的内存块，而AI加速使用的KPU调用的是RGB888的内存块。
RGB565的格式存放着图像信息的一块内存，其在内存中的排序是[像素1 RGB, 像素2 RGB...]。
RGB88的格式存放着图像信息的一块内存，其在内存中的排序是[所有像素 R, 所有像素 G， 所有像素 B]。
由于在软件层面转换图像格式是一件比较耗时的事情，所以MaixPy在摄像头采集图片的时候，就从硬件上分了两路数据，一份保存在RGB565内存块，一份保存在RGB888内存块。
当执行图像的缩放，裁剪等操作时是从RGB565处取图像；当执行KPU内部运算时是从RGB888处取图片。那么有小伙伴会问，当将图像resize到某个尺寸后，再送入网络进行前向传播是不是会出现下面的情况？
所以这里提供了两个API用于数据同步，当更改了RGB565内存块中的图像数据后，如果希望KPU使用更改后的图像数据，需要执行pix_to_ai()函数将RGB565的数据更新到RGB888内存中，如下图所示：
KPU硬件加速需要注意点啥？
在K210上有一块专用的硬件加速单元，即KPU。类似于我们平时用的GPU，NPU，DSP等玩意。通常了解一款AI加速模块，我们会考虑这几个维度：
- 支持多大的内存
- 支持多少种算子
- 支持哪些框架做模型转换
- 如何在上面做前向传播
下图是一张KPU的工作原理，挂着镇楼。在KPU中一些基础操作并非是单独的加速模块，而是合成一体的加速模块，能够有效避免了CPU干预造成的损耗，但也丧失了一些操作上的灵活性。（图片来源于官方文档，如有侵权，联系删除）
K210对特征图尺寸（包括输入图像尺寸）有一定限制，宽高不得超过320×240，否则就会超出栈内存：
硬件支持的深度学习算子包括卷积、池化、激活、批归一化四大类，每一种算子的支持也有限制，比如：
- 卷积层支持1×1和3×3两种核；
- 池化层支持2×2和4×4两种位移；
- 激活函数支持ReLU,ReLU6,Sigmoid,LReLU；
其他操作往往需要通过替换才能实现，比如：
- matmul等价于4×4 Pad + 1×1 Conv + 1×1 Crop
- transpose等价于SpaceToBatch + Conv + BatchToSpace
K210中的模型转换的环节，用户需要将开源框架训练的权重通过nncase工具转换成kmodel格式的模型。nncase是一个神经网络编译器，支持的权重格式包括tflite、caffe、onnx。具体使用可以查阅链接：https://github.com/kendryte/nncase
示例小程序
寻找绿色块
这是一个传统的图像处理小程序，设置绿色像素点的阈值，在图像中查找绿色的块状物体。跑这个Demo发现此IDE内置了一个调参神器，当我们手动给定一套阈值时，检测结果如图：
可以看到图像周围还是有一些像素点落在了阈值范围中，这时锁定图片，在颜色编辑器中调整阈值范围：
把这套阈值替换到程序代码中，再次检测杂点被过滤了
人脸检测
小编用的官方训练好并转换成kmodel格式的yolov2模型：face_model_at_0x300000.kfpkg，在下载模型的时候需要注意其与固件是否匹配，网上有V3和V4两种版本，该版本和ncc的模型转换有关，二者区别在于：
- V3版本支持的算子较少，但是基本都采用硬件加速
- V4版本支持的算子较多，但是部分算子是CPU运行
那么我们在下载固件的时候就要留意是选择***_kmodel_v4_***.bin的固件还是不带v4字样的固件版本。
这里可能大家会疑惑，不是说KPU需要的是kmodel格式的模型文件吗，怎么下载的是kfpkg？
其实它是一个压缩文件，解压后我们可以看到里面有一个kmodel的人脸检测模型和一份json配置。可以通过kflash工具将压缩包直接上传到开发板。
这里也有一个疑惑，MaixPy的模型区因为没有文件系统，所以是通过地址进行访问，那么压缩包上传到开发板后，模型要从哪个地址读取呢？
打开压缩包中的flash-list.json配置，我们会发现访问地址原来烧录在这里的，所以当我们涉及多个模型时，可以在配置中分配好各自读取的首地址位置。
比如当我们要做一个人脸关键点检测时，通常需要检测模型+关键点提取模型配合。可以将检测模型存烧录在0x00200000，将关键点模型烧录在0x00300000。在通过kpu.load(address)分别调用。
小编没用摄像头的实时数据（主要不上镜），特地找了张网红脸合集图片，机器视觉应该会用参数说明什么是流水线量产吧~~~嘿嘿！
具体代码没几行，从官方Github即可下载到，略微不同之处在于：
需要先将下载好的图片通过IDE或者串口上传到开发板，这里会保存到/flash目录下；
- 读取图片后需要注意尺寸过大会超时内存限制，根据烧录估计的不同可用内存略有浮动，全功能固件只提供2M大小的RAM，精简版估计大约在5M的RAM；
- 最后千万记得将RGB565上图像处理的结果同步到RGB888，否则使用KPU后可能等来的是各种报错。
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