海思SD3403开发板学习（四）

海思SD3403开发板学习系列：四 模型转换

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前言

就以目前正在研究的YOLOX系列作为模型转换的例子。
YOLOX是yolo系列的一个衍生模型，相比于一般yolo，YOLOX最大的特点就是无锚框。

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一、MindStudio

1. 打开一个终端，并打开MindStudio的安装目录下的bin文件夹下，执行如下命令打开MindStudio

./MindStudio.sh

2. 随便打开一个工程或者新建一个新的工程
3. 在工具栏里选择Model Converter
   

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二、模型转换步骤

1. 配置文件参数
   

   自上而下分别是：

   .protext文件

   .caffemodel文件

   自定义模型名称（不用写.om后缀名）

   平台的SOC版本

   指定输出路径（不指定会默认输出到用户目录下的modelzoo文件夹下）

   输入的形式（NCHW可以理解为四个维度分别为batch，channel，height，width）

   输入的大小和类别（大小根据模型自定义，类型有UINT8和FP16，我选择的是UINT8）

   选择输出节点并设置输出类型 （类型有UINT8、FP16和FP32，我选择的是FP32）

   选择完后就next下一步

2. 模型输入参数
   如果上一步中输入的类型选择UIN8则可以配置当前这页参数
   

   这里重点关注输入数据的形式，输入图像的宽高，输入图像的排列方式（RGB/BGR），数据标准化方式，其他参数一般用不上，默认就可以。

   Input Image Format：输入的数据形式，选择很多 yuv就有很多种，也有普通rgb或rgba的数据形式，根据需求选择，我这边选用YVU420sp也就是NV21的数据形式，BT.709的标准，这些都因需求而定。

   Input Image Resolution：就是图像的宽度和高度

   Model Image Format：RGB或者BGR，训练时啥样就啥样，我目前使用的yolox官方代码是RGB排列

   Normalization：数据标准化方式，通道的均值，最小值和方差，这里需要注意的是MindStudio使用的是方差的倒数。

   Crop: 裁切图像

   Resize: 重新设置输入图像大小

   Padding：在原图周边进行填充

   选择完后就next下一步

3. 这一页的参数基本不需要设置，默认即可，然后Finish
   

4. 看到如下内容就是成功转完模型了
   

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备注：

yolox的focus层改为了一个卷积层替换。
yolox的上采样层使用反卷积进行了替换。