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作者 | msnh
来源 |GiantPandaCV
编辑 | 极市平台
导读
本文将分windows和linux, pc和jetson nx平台分别给大家讲解如何使用Msnhnet部署yolov5.
准备工作和数据标注
1. 安装配置Cuda, Cudnn, Pytorch该部分不进行详细介绍, 具体过程请百度.此处小编使用Pytorch1.9.、
2. 制作自己的数据集这里小编给大家准备了一个人体检测的数据集,供大家测试使用.链接：/s/1lpyNNdYqdKj8R-RCQwwCWg 提取码：6agk
3. 数据集准备工作.(1) 层级关系yolov5数据集所需的文件夹结构,以小编提供的数据集为例.
people文件夹下包含两个子文件夹images(用于存放图片)和labels(用于存放标签文件).
images文件夹下包含train和val两个文件夹,分别存放训练集的图片和验证集的图片.
labels文件夹下包含train和val两个文件夹,分别存放训练集的标签和验证集的标签.
(2) 下载标注软件这里小编自己编写了一款标注软件，直接支持导出yolov5格式。链接：/s/1AI5f5BYbboK0KYpHf7v4-A 提取码：19o1
(3) 准备需要标注的数据(注意本软件单次只能标注1000张，建议单次500张以下)这里我简单准备了5张猫狗数据的。
(4) 准备标签文件新建一个labels.txt文件(名字任意).将类名按照自己需要的顺序进行输入(注意,这里的顺序关系到最后导出yolov5 labels文件的标签顺序)
4. 开始标注
(1) 导入图片和标签文件
打开CasiaLabeler软件.点击标注>打开导入图片.点击标注>添加标签导入标签。选择之前创建的标签文件，导入后如图。
(2) 开始标注并指定标签初步框选标注对象。
在标注信息栏，修改目标的标签。
在属性窗口可以修改标注框的颜色。
完成之后。(PS.标注框可以通过Ctrl+C和Ctrl+V进行复制粘贴)
(3) 导出标注结果点击标注>导出标注结果>yolov5，并指定一个空文件夹。
(4) 整理数据集层级结构
PS.
1.标注过程请及时保存工程文件。
2.第一次保存工程后，会在工程目录下间隔一定时间自动保存工程。可以点击帮助>设置选择自动保存时间间隔。
3.标注完成后,可以自动切换下一张预览标注结果。点击视图>预览即可自动切换标注场景，切换间隔时间按可以点击帮助>设置设置预览间隔时间。
4.在标注一部分图片后,图片的位置发生了变化,或者图片拷贝至另外一台的电脑上,则会出现路径丢失的情况。
5.丢失解决方法,点击帮助>设置.在图片路径修改处,选择需要修改的工程,并指定图片新的路径,点击转换即可完成工程文件修复。再次打开工程即可。
5. 准备Yolov5代码1 Clone代码git clone /msnh/MsnhnetModelZoo.git**(注意!必须Clone小编为msnhnet定制的代码!)**2 安装依赖pip install requirements.txt(可以手动安装)
6. 准备Yolov5预训练模型
(1) 这里小编已经给大家准备好了预训练模型(yolov5_pred文件夹中)链接：/s/1lpyNNdYqdKj8R-RCQwwCWg 提取码：6agk
(2) 将下载好的预训练模型文件拷贝至yolov5ForMsnhnet/yolov5/weights文件夹下
模型训练
1. 准备工作(1) 数据集准备(这里以people数据集为例)
将标注好的数据集放置在datas文件夹下。
在datas文件夹下创建一个people.yaml文件，用于配置数据集信息。
train:训练集图片位置
val:验证集图片位置
nc:类别数量
names:所有类的名称
(2) 选择所需训练的模型(这里以yolov5m为例)
在models文件夹下,复制一份yolov5m.yaml,重新命名为yolov5m_people.yaml.
将nc改为1(还是一样,改成数据集的类的个数).
(3) 关于anchors
`# anchors
anchors:
[10,13, 16,30, 33,23] # P3/8
[30,61, 62,45, 59,119] # P4/16
[116,90, 156,198, 373,326] # P5/32
`
anchors参数共有三行，每行9个数值；每一行代表不同的特征图；
第一行是在最大的特征图上的anchors
第二行是在中间的特征图上的anchors
第三行是在最小的特征图上的anchors
yolov5会在训练最开始自动对anchors进行check(可以修改 train.py中以下代码使用或者不使用自动anchor).
parser.add_argument('--noautoanchor', action='store_true', help='disable autoanchor check')
如果标注信息对anchor的最佳召回率>=0.98，则不需要重新计算anchor，反之则需要从新计算。
check代码如下:
参数:
dataset:数据集
model:模型
thr:dataset中标注框宽高比最大阈值,参数在超参文件 hyp.scratch.yaml"中"anchor_t"设置。
imgsz:图片尺寸
def check_anchors(dataset, model, thr=4.0, imgsz=640): # Check anchor fit to data, recompute if necessary print('\nAnalyzing anchors... ', end='') m = model.module.model[-1] if hasattr(model, 'module') else model.model[-1] # Detect() shapes = imgsz * dataset.shapes / dataset.shapes.max(1, keepdims=True) scale = np.random.uniform(0.9, 1.1, size=(shapes.shape[0], 1)) # augment scale wh = torch.tensor(np.concatenate([l[:, 3:5] * s for s, l in zip(shapes * scale, dataset.labels)])).float() # wh def metric(k): # compute metric r = wh[:, None] / k[None] x = torch.min(r, 1. / r).min(2)[0] # ratio metric best = x.max(1)[0] # best_x aat = (x > 1. / thr).float().sum(1).mean() # anchors above threshold bpr = (best > 1. / thr).float().mean() # best possible recall return bpr, aat bpr, aat = metric(m.anchor_grid.clone().cpu().view(-1, 2)) print('anchors/target = %.2f, Best Possible Recall (BPR) = %.4f' % (aat, bpr), end='') if bpr < 0.98: # threshold to recompute print('. Attempting to generate improved anchors, please wait...' % bpr) na = m.anchor_grid.numel() // 2 # number of anchors new_anchors = kmean_anchors(dataset, n=na, img_size=imgsz, thr=thr, gen=1000, verbose=False) new_bpr = metric(new_anchors.reshape(-1, 2))[0] if new_bpr > bpr: # replace anchors new_anchors = torch.tensor(new_anchors, device=m.anchors.device).type_as(m.anchors) m.anchor_grid[:] = new_anchors.clone().view_as(m.anchor_grid) # for inference m.anchors[:] = new_anchors.clone().view_as(m.anchors) / m.stride.to(m.anchors.device).view(-1, 1, 1) # loss check_anchor_order(m) print('New anchors saved to model. Update model *.yaml to use these anchors in the future.') else: print('Original anchors better than new anchors. Proceeding with original anchors.') print('') # newline
聚类anchor代码
参数
path:之前创建的people.yaml数据集配置文件路径。
n:anchors 组数量 xx，xx为一组
img_size:图片尺寸。
thr:dataset中标注框宽高比最大阈值,参数在超参文件 hyp.scratch.yaml"中"anchor_t"设置。
gen:kmean算法iter次数。
verbose:是否打印结果。
def kmean_anchors(path='./data/coco128.yaml', n=9, img_size=640, thr=4.0, gen=1000, verbose=True): """ Creates kmeans-evolved anchors from training dataset Arguments: path: path to dataset *.yaml, or a loaded dataset n: number of anchors img_size: image size used for training thr: anchor-label wh ratio threshold hyperparameter hyp['anchor_t'] used for training, default=4.0 gen: generations to evolve anchors using genetic algorithm Return: k: kmeans evolved anchors Usage: from utils.general import *; _ = kmean_anchors() """ thr = 1. / thr def metric(k, wh): # compute metrics r = wh[:, None] / k[None] x = torch.min(r, 1. / r).min(2)[0] # ratio metric # x = wh_iou(wh, torch.tensor(k)) # iou metric return x, x.max(1)[0] # x, best_x def fitness(k): # mutation fitness _, best = metric(torch.tensor(k, dtype=torch.float32), wh) return (best * (best > thr).float()).mean() # fitness def print_results(k): k = k[np.argsort(k.prod(1))] # sort small to large x, best = metric(k, wh0) bpr, aat = (best > thr).float().mean(), (x > thr).float().mean() * n # best possible recall, anch > thr print('thr=%.2f: %.4f best possible recall, %.2f anchors past thr' % (thr, bpr, aat)) print('n=%g, img_size=%s, metric_all=%.3f/%.3f-mean/best, past_thr=%.3f-mean: ' % (n, img_size, x.mean(), best.mean(), x[x > thr].mean()), end='') for i, x in enumerate(k): print('%i,%i' % (round(x[0]), round(x[1])), end=', ' if i < len(k) - 1 else '\n') # use in *.cfg return k if isinstance(path, str): # *.yaml file with open(path) as f: data_dict = yaml.load(f, Loader=yaml.FullLoader) # model dict from utils.datasets import LoadImagesAndLabels dataset = LoadImagesAndLabels(data_dict['train'], augment=True, rect=True) else: dataset = path # dataset # Get label wh shapes = img_size * dataset.shapes / dataset.shapes.max(1, keepdims=True) wh0 = np.concatenate([l[:, 3:5] * s for s, l in zip(shapes, dataset.labels)]) # wh # Filter i = (wh0 < 3.0).any(1).sum() if i: print('WARNING: Extremely small objects found. ' '%g of %g labels are < 3 pixels in width or height.' % (i, len(wh0))) wh = wh0[(wh0 >= 2.0).any(1)] # filter > 2 pixels # Kmeans calculation print('Running kmeans for %g anchors on %g points...' % (n, len(wh))) s = wh.std(0) # sigmas for whitening k, dist = kmeans(wh / s, n, iter=30) # points, mean distance k *= s wh = torch.tensor(wh, dtype=torch.float32) # filtered wh0 = torch.tensor(wh0, dtype=torch.float32) # unflitered k = print_results(k) # Plot # k, d = [None] * 20, [None] * 20 # for i in tqdm(range(1, 21)): #k[i-1], d[i-1] = kmeans(wh / s, i) # points, mean distance # fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(14, 7)) # ax = ax.ravel() # ax[0].plot(np.arange(1, 21), np.array(d) ** 2, marker='.') # fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(14, 7)) # plot wh # ax[0].hist(wh[wh[:, 0]<100, 0],400) # ax[1].hist(wh[wh[:, 1]<100, 1],400) # fig.tight_layout() # fig.savefig('wh.png', dpi=200) # Evolve npr = np.random f, sh, mp, s = fitness(k), k.shape, 0.9, 0.1 # fitness, generations, mutation prob, sigma pbar = tqdm(range(gen), desc='Evolving anchors with Genetic Algorithm') # progress bar for _ in pbar: v = np.ones(sh) while (v == 1).all(): # mutate until a change occurs (prevent duplicates) v = ((npr.random(sh) < mp) * npr.random() * npr.randn(*sh) * s + 1).clip(0.3, 3.0) kg = (k.copy() * v).clip(min=2.0) fg = fitness(kg) if fg > f: f, k = fg, kg.copy() pbar.desc = 'Evolving anchors with Genetic Algorithm: fitness = %.4f' % f if verbose: print_results(k) return print_results(k)
(4) train文件复制一个train.py文件命名为train_people.py.修改模型参数。
修改opt参数：
weights:加载的权重文件(weights文件夹下yolov5m.pt)
cfg:模型配置文件，网络结构(model文件夹下yolov5m_people.yaml)
data:数据集配置文件，数据集路径，类名等(datas文件夹下people.yaml)
hyp:超参数文件
epochs:训练总轮次
batch-size:批次大小
img-size:输入图片分辨率大小(512*512)
rect:是否采用矩形训练，默认False
resume:接着打断训练上次的结果接着训练
nosave:不保存模型，默认False
notest:不进行test，默认False
noautoanchor:不自动调整anchor，默认False
evolve:是否进行超参数进化，默认False
bucket:谷歌云盘bucket，一般不会用到
cache-images:是否提前缓存图片到内存，以加快训练速度，默认False
name:数据集名字，如果设置：results.txt to results_name.txt，默认无
device:训练的设备，cpu；0(表示一个gpu设备cuda:0)；0,1,2,3(多个gpu设备)
multi-scale:是否进行多尺度训练，默认False
single-cls:数据集是否只有一个类别，默认False
adam:是否使用adam优化器
sync-bn:是否使用跨卡同步BN,在DDP模式使用
local_rank:gpu编号
logdir:存放日志的目录
workers:dataloader的最大worker数量(windows需设置为0)
2. 开始train
train_people.py
训练过程中，会在yolov5/runs文件夹下生成一个exp文件夹。
weights包含训练过程中最后一次训练好的模型last.pt和历史最佳模型best.pt。
events文件可以使用tensorboard查看训练过程。在exp文件夹中，打开终端，运行tensorboard --logdir=.在浏览器中输入http://localhost:6006/可查看训练过程与曲线.
其它过程文件。
推理测试
将runs/exp文件夹下的best.pt文件拷贝到weights文件夹下。
在inference/images文件夹下放置几个测试图片。这里放置一张官方的bus.jpg
在yolov5文件夹中打开终端，执行：python detect --weights weights/best.pt --source inference/images --output inference/output
在inference/output文件夹中会生成推理结果。
至此，使用pytorch训练yolov5模型完成，下一节将介绍如何在CMake(c++),Winform(C#)以及windows(PC),linux(Jetson Nx)中使用Msnhnet部署yolov5.
基于MsnhNet部署yolov5
本篇将分windows和linux, pc和jetson nx平台分别给大家讲解如何使用Msnhnet部署yolov5.
pytorch模型转msnhnet
在yolov5文件夹下打开终端。将best.pt拷贝至weights文件夹下。执行
python yolov5ToMsnhnet.py
yolov5ToMsnhnet.py文件内容:
`from PytorchToMsnhnet import *
Msnhnet.Export = True
from models.experimental import attempt_load
import torch
weights = "weights/best.pt" # pt文件
msnhnetPath = "yolov5m.msnhnet" # 导出.msnhnet文件
msnhbinPath = "yolov5m.msnhbin" # 导出.msnhbin文件
model = attempt_load(weights, "cpu")
model.eval() # cpu模式，推理模式
img = torch.rand(5125123).reshape(1,3,512,512) #生成随机推理数据
tans(model,img,msnhnetPath,msnhbinPath) #模型转换
`
导出成功后会在文件夹下生成yolov5m.msnhnet和yolov5m.msnhbin文件。
Windows 篇
1. 准备工作(1) 安装Visual studio
网址:/zh-hans/
下载visual studio 以上任意版本进行安装。此处勾选.Net桌面开发和使用c++的桌面开发。
(2) 安装cuda和cudnn, 此处请自行百度.
cuda网址:/cuda-downloads
cudnn网址:/zh-cn/cudnn
下载cudaxx.exe文件安装cuda(此过程最好使用cuda中自带的显卡驱动程序),下载cudnnxxx.zip文件，将其解压到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vxx.xx文件夹下,即完成了cuda和cudnn配置。
将C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vxx.xx 添加到系统环境变量。
(3) 打开cmd, 输入nvcc.测试cuda是否安装完成。以下结果说明cuda配置完成。
(4) 安装cmake(建议3.17).
cmake下载网址:/files/v3.17/
下载文件: cmake-3.17.5-win64-x64.msi
完成安装。
(5) clone Msnhnetgit clone /msnh/Msnhnet.git2. 编译OpenCV库(1) 小编这里给大家准备好了OpenCV的源码文件,不用科学上网了。链接：/s/1lpyNNdYqdKj8R-RCQwwCWg 提取码：6agk(2) 打开cmake-gui.exe。
(3) 点击config选择安装的visual studio版本，选择x64(此处以VS为例),点击Finish,等待配置完成.
(4) 参数配置.
- CMAKE_INSTALL_PREFIX #指定安装位置,如: D:/libs/opencv - CPU_BASELINE #选择AVX2(如果CPU支持AVX2加速) - BUILD_TESTS #取消勾选
(5) 点击generate->Generating done.
(6) 点击Open Project.分别选择Debug右键生成。(此过程需要等待10min~60min不等,根据电脑配置)
(7) 右键安装。(会将编译好的可执行文件安装在指定安装位置，如:D:/libs/opencv)
(8) 重复6-7步选择Release版本进行编译安装。
(9) 指定OpenCV_DIR环境变量,用于CMakeList能使用FindPackage找到OpenCV.
(10) 指定Path环境变量.在Path环境变量下添加Opencv的bin文件夹位置,如: D:\libs\opencv\x64\vc15\bin
3. 编译Msnhnet库
(1) 打开cmake-gui.exe。
(2) 点击config选择安装的visual studio版本，选择x64(此处以VS为例),点击Finish,等待配置完成.
(3) 勾选以下参数。
- CMAKE_INSTALL_PREFIX #指定安装位置,如: D:/libs/Msnhnet - BUILD_EXAMPLE#构建示例 - BUILD_SHARED_LIBS #构建动态链接库 - BUILD_USE_CUDNN #使用CUDNN - BUILD_USE_GPU#使用GPU - BUILD_USE_OPENCV #使用OPENCV - ENABLE_OMP #使用OMP - OMP_MAX_THREAD#使用最大核心数
(4) 点击generate->Generating done.
(5) 点击Open Project.分别选择Debug右键生成。
(6) 右键安装。(会将编译好的可执行文件安装在指定安装位置，如:D:/libs/Msnhnet)
(7) 重复6-7步选择Release版本进行编译安装。
(8) 指定Msnhnet_DIR环境变量,用于CMakeList能使用FindPackage找到Msnhnet.
(9)指定Path环境变量.在Path环境变量下添加Msnhnet的bin文件夹位置,如: D:\libs\Msnhnet\bin
(10) 测试。
下载小编准备好的一系列Msnhnet测试模型。并解压到如D盘根目录 链接：/s/1mBaJvGx7tp2ZsLKzT5ifOg 提取码：x53z
在Msnhnet安装目录打开终端。执行：
yolov3_gpu D:/models yolov3_gpu_fp16 D:/models #fp16推理
当然，你可以可以测试其它模型。
4. 使用C#部署Msnhnet
(1) clone MsnhnetSharp
git clone /msnh/MsnhnetSharp
(2) 双击打开MsnhnetSharp.sln文件。
(3) 选择x64平台和Release模式,右键生成MsnhnetSharp,再生成MsnhnetForm.
(4) 点击启动按钮。
(5) 在参数配置栏,分别指定msnhnetPath和msnhbinPath为之前导出的yolov5m的参数。然后将上一节制作好的labels.txt文件,复制一份,重命名为labels.names.
(6) 点击初始化网络。等待初始化完成，init done.
(7) 点击读取图片, 选择那张bus.jpg.
(8) 点击yolo GPU(Yolo Detect GPU). 第一次推理时间较长。
(9) 点击重置图片。
(10) 再次点击yolo GPU(Yolo Detect GPU). 随后推理时间正常。
至此，使用C#部署Msnhnet完成,后续可以参考MsnhnetForm将MsnhnetSharp部署到你自己的工程中。
5. 使用CMake部署Msnhnet
工程文件源码：链接：/s/1lpyNNdYqdKj8R-RCQwwCWg 提取码：6agk
(1) 新建MsnhnetPrj文件夹
(2) 将yolov5m.msnhnet,yolov5m.msnhbin,labels.txt拷贝到MsnhnetPrj文件夹内
(3) 新建CMakeLists.txt文件
cmake_minimum_required(VERSION 3.15) project(yolov5m_msnhnet LANGUAGES CXX C CUDA VERSION 1.0) find_package(OpenCV REQUIRED) find_package(Msnhnet REQUIRED) find_package(OpenMP REQUIRED) add_executable(yolov5m_msnhnet yolov5m_msnhnet.cpp) target_include_directories(yolov5m_msnhnet PUBLIC ${Msnhnet_INCLUDE_DIR}) target_link_libraries(yolov5m_msnhnet PUBLIC ${OpenCV_LIBS} Msnhnet)
(4) 新建yolov5m_msnhnet.cpp文件
#include "Msnhnet/net/MsnhNetBuilder.h" #include "Msnhnet/io/MsnhIO.h" #include "Msnhnet/config/MsnhnetCfg.h" #include "Msnhnet/utils/MsnhOpencvUtil.h" void yolov5sGPUOpencv(const std::string& msnhnetPath, const std::string& msnhbinPath, const std::string& imgPath, const std::string& labelsPath) { try { Msnhnet::NetBuilder msnhNet; Msnhnet::NetBuilder::setOnlyGpu(true); //msnhNet.setUseFp16(true); //开启使用FP16推理 msnhNet.buildNetFromMsnhNet(msnhnetPath); std::cout<<msnhNet.getLayerDetail(); msnhNet.loadWeightsFromMsnhBin(msnhbinPath); std::vector<std::string> labels ; Msnhnet::IO::readVectorStr(labels, labelsPath.data(), "\n"); Msnhnet::Point2I inSize = msnhNet.getInputSize(); std::vector<float> img; std::vector<std::vector<Msnhnet::YoloBox>> result; img = Msnhnet::OpencvUtil::getPaddingZeroF32C3(imgPath, cv::Size(inSize.x,inSize.y)); for (size_t i = 0; i < 10; i++) { auto st = Msnhnet::TimeUtil::startRecord(); result = msnhNet.runYoloGPU(img); std::cout<<"time : " << Msnhnet::TimeUtil::getElapsedTime(st) <<"ms"<<std::endl<<std::flush; } cv::Mat org = cv::imread(imgPath); Msnhnet::OpencvUtil::drawYoloBox(org,labels,result,inSize); cv::imshow("test",org); cv::waitKey(); } catch (Msnhnet::Exception ex) { std::cout<<ex.what()<<" "<<ex.getErrFile() << " " <<ex.getErrLine()<< " "<<ex.getErrFun()<<std::endl; } } int main(int argc, char** argv) { std::string msnhnetPath = "yolov5m.msnhnet"; std::string msnhbinPath = "yolov5m.msnhbin"; std::string labelsPath = "labels.txt"; std::string imgPath = "bus.jpg"; yolov5sGPUOpencv(msnhnetPath, msnhbinPath, imgPath,labelsPath); getchar(); return 0; }
(5) 配置CMake打开cmake-gui.exe，按以下配置。点击Config.Generate
(6) 编译，点击Open Project，选择Release模式,参考之前编译Msnhnet直接生成。
(7) 拷贝可执行文件。
从MsnhnetPrj/build/Release/yolov5m_msnhnet.exe拷贝到MsnhnetPrj目录。
(8) 部署结果双击yolov5m_msnhnet.exe查看部署结果。
Linux(Jetson NX) 篇
1. 准备工作一般来说，Jetson都已经自带了cuda和cudnn,故不用专门安装。
安装构建工具
sudo apt-get install build-essential
安装opencv
sudo apt-get install libopencv
2. 编译Msnhnet库
(1) 终端打开cmake-gui。
(2) 点击config选择cmake的编译链
(3) 勾选以下参数。
- CMAKE_INSTALL_PREFIX #指定安装位置,如: D:/libs/Msnhnet - BUILD_EXAMPLE#构建示例 - BUILD_SHARED_LIBS #构建动态链接库 - BUILD_USE_CUDNN #使用CUDNN - BUILD_USE_GPU#使用GPU - BUILD_USE_NEON#使用neon加速 - BUILD_USE_OPENCV #使用OPENCV - ENABLE_OMP #使用OMP - OMP_MAX_THREAD#使用最大核心数
(4) 点击generate->Generating done.
(5) 在Msnhnet/build文件夹中打开终端。
make -j sudo make install
(6) 配置系统环境变量
sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/usr.confg # 添加: /usr/local/lib sudo ldconfig
(7) 测试
下载小编准备好的一系列Msnhnet测试模型。并解压到如home根目录
链接：/s/1mBaJvGx7tp2ZsLKzT5ifOg
提取码：x53z
cd /usr/local/bin yolov3_gpu /home/xxx/models yolov3_gpu_fp16 /home/xxx/models #fp16推理
当然,你可以可以测试其它模型。
3. 使用CMake部署Msnhnet工程文件源码链接：/s/1lpyNNdYqdKj8R-RCQwwCWg 提取码：6agk
(1) 新建MsnhnetPrj文件夹
(2) 将yolov5m.msnhnet,yolov5m.msnhbin，labels.txt拷贝到MsnhnetPrj文件夹内
(3) 新建CMakeLists.txt文件
cmake_minimum_required(VERSION 3.15) project(yolov5m_msnhnet LANGUAGES CXX C CUDA VERSION 1.0) find_package(OpenCV REQUIRED) find_package(Msnhnet REQUIRED) find_package(OpenMP REQUIRED) add_executable(yolov5m_msnhnet yolov5m_msnhnet.cpp) target_include_directories(yolov5m_msnhnet PUBLIC ${Msnhnet_INCLUDE_DIR}) target_link_libraries(yolov5m_msnhnet PUBLIC ${OpenCV_LIBS} Msnhnet)
(4) 新建yolov5m_msnhnet.cpp文件
#include <iostream> #include "Msnhnet/net/MsnhNetBuilder.h" #include "Msnhnet/io/MsnhIO.h" #include "Msnhnet/config/MsnhnetCfg.h" #include "Msnhnet/utils/MsnhOpencvUtil.h" void yolov5sGPUOpencv(const std::string& msnhnetPath, const std::string& msnhbinPath, const std::string& imgPath, const std::string& labelsPath) { try { Msnhnet::NetBuilder msnhNet; Msnhnet::NetBuilder::setOnlyGpu(true); //msnhNet.setUseFp16(true); //开启使用FP16推理 msnhNet.buildNetFromMsnhNet(msnhnetPath); std::cout<<msnhNet.getLayerDetail(); msnhNet.loadWeightsFromMsnhBin(msnhbinPath); std::vector<std::string> labels ; Msnhnet::IO::readVectorStr(labels, labelsPath.data(), "\n"); Msnhnet::Point2I inSize = msnhNet.getInputSize(); std::vector<float> img; std::vector<std::vector<Msnhnet::YoloBox>> result; img = Msnhnet::OpencvUtil::getPaddingZeroF32C3(imgPath, cv::Size(inSize.x,inSize.y)); for (size_t i = 0; i < 10; i++) { auto st = Msnhnet::TimeUtil::startRecord(); result = msnhNet.runYoloGPU(img); std::cout<<"time : " << Msnhnet::TimeUtil::getElapsedTime(st) <<"ms"<<std::endl<<std::flush; } cv::Mat org = cv::imread(imgPath); Msnhnet::OpencvUtil::drawYoloBox(org,labels,result,inSize); cv::imshow("test",org); cv::waitKey(); } catch (Msnhnet::Exception ex) { std::cout<<ex.what()<<" "<<ex.getErrFile() << " " <<ex.getErrLine()<< " "<<ex.getErrFun()<<std::endl; } } int main(int argc, char** argv) { std::string msnhnetPath = "../yolov5m.msnhnet"; std::string msnhbinPath = "../yolov5m.msnhbin"; std::string labelsPath = "../labels.txt"; std::string imgPath = "../bus.jpg"; yolov5sGPUOpencv(msnhnetPath, msnhbinPath, imgPath,labelsPath); getchar(); return 0; }
(5) 编译,在MsnhnetPrj文件夹下打开终端
mkdir build cd build make ./yolov5m_msnhnet
(6) 部署结果
Linux(PC) 篇
和Jetson Nx部署类似, 主要区别是先要在Linux上配置好cuda和cudnn, 然后卸载CMake, 安装CMake 3.17版本. 其它的和Jestson NX一样.(ps. 在CMake参数配置里没有NEON项,此为ARM平台专有)到此,使用Msnhnet从0到部署Yolov5网络完成。
最后
欢迎关注我和BBuf及公众号的小伙伴们一块维护的一个深度学习框架Msnhnet:/msnh/Msnhnet
本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删文。
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