[嵌入式AI从0开始到入土]10_yolov5在昇腾上应用

[嵌入式AI从0开始到入土]嵌入式AI系列教程

注：等我摸完鱼再把链接补上
可以关注我的B站号工具人呵呵的个人空间，后期会考虑出视频教程，务必催更，以防我变身鸽王。

第一章 昇腾Altas 200 DK上手
第二章 下载昇腾案例并运行
第三章 官方模型适配工具使用
第四章 炼丹炉的搭建（基于Ubuntu23.04 Desktop）
第五章 Ubuntu远程桌面配置
第六章 下载yolo源码及样例运行验证
第七章 转化为昇腾支持的om离线模型
第八章 jupyter lab的使用
第九章 yolov5在昇腾上推理
第十章 yolov5在昇腾上应用
未完待续…

---

---

前言

注：本文基于Atlas 200 Dk编写，其他版本可能会有版本依赖问题
上一节中，我们已经完成了图片推理，但是仅仅图像的推理怎么够，起码得视频或者摄像头吧。因此我参考了案例，进行了修改。

一、获取案例

我扒了200i DK A2的案例下来（似乎官方没有给案例的下载地址），当然你也可以使用上一节的资源包，然后新建这个案例文件。
当然你可以使用我本文置顶的资源，都是我测试完成的。

1、获取系统镜像

下载地址：https://ascend-repo.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/Atlas%20200I%20DK%20A2/DevKit/images/23.0.RC3/1.2.3/A200I-DK-A2_desktop-image_1.2.3_ubuntu22.04-aarch64.img.xz

2、获取案例

下载完后，解压，在Ubuntu中挂载A200I-DK-A2_desktop-image_1.2.3_ubuntu22.04-aarch64.img镜像文件,案例在root_fs/home/HwHiAiUser/samples/notebooks下。这次我们取第一个案例即可。
复制出来，上传到200DK。

3、原始案例

这里贴一份出来，毕竟镜像有一点点大。挂资源大概率过不了审核。

# 导入代码依赖
import cv2
import numpy as np
import ipywidgets as widgets
from IPython.display import display
import torch
from skvideo.io import vreader, FFmpegWriter
import IPython.display
from ais_bench.infer.interface import InferSession

from det_utils import letterbox, scale_coords, nms

def preprocess_image(image, cfg, bgr2rgb=True):
    """图片预处理"""
    img, scale_ratio, pad_size = letterbox(image, new_shape=cfg['input_shape'])
    if bgr2rgb:
        img = img[:, :, ::-1]
    img = img.transpose(2, 0, 1)  # HWC2CHW
    img = np.ascontiguousarray(img, dtype=np.float32)
    return img, scale_ratio, pad_size


def draw_bbox(bbox, img0, color, wt, names):
    """在图片上画预测框"""
    det_result_str = ''
    for idx, class_id in enumerate(bbox[:, 5]):
        if float(bbox[idx][4] < float(0.05)):
            continue
        img0 = cv2.rectangle(img0, (int(bbox[idx][0]), int(bbox[idx][1])), (int(bbox[idx][2]), int(bbox[idx][3])),
                             color, wt)
        img0 = cv2.putText(img0, str(idx) + ' ' + names[int(class_id)], (int(bbox[idx][0]), int(bbox[idx][1] + 16)),
                           cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 1)
        img0 = cv2.putText(img0, '{:.4f}'.format(bbox[idx][4]), (int(bbox[idx][0]), int(bbox[idx][1] + 32)),
                           cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 1)
        det_result_str += '{} {} {} {} {} {}\n'.format(
            names[bbox[idx][5]], str(bbox[idx][4]), bbox[idx][0], bbox[idx][1], bbox[idx][2], bbox[idx][3])
    return img0


def get_labels_from_txt(path):
    """从txt文件获取图片标签"""
    labels_dict = dict()
    with open(path) as f:
        for cat_id, label in enumerate(f.readlines()):
            labels_dict[cat_id] = label.strip()
    return labels_dict


def draw_prediction(pred, image, labels):
    """在图片上画出预测框并进行可视化展示"""
    imgbox = widgets.Image(format='jpg', height=720, width=1280)
    img_dw = draw_bbox(pred, image, (0, 255, 0), 2, labels)
    imgbox.value = cv2.imencode('.jpg', img_dw)[1].tobytes()
    display(imgbox)


def infer_image(img_path, model, class_names, cfg):
    """图片推理"""
    # 图片载入
    image = cv2.imread(img_path)
    # 数据预处理
    img, scale_ratio, pad_size = preprocess_image(image, cfg)
    # 模型推理
    output = model.infer([img])[0]

    output = torch.tensor(output)
    # 非极大值抑制后处理
    boxout = nms(output, conf_thres=cfg["conf_thres"], iou_thres=cfg["iou_thres"])
    pred_all = boxout[0].numpy()
    # 预测坐标转换
    scale_coords(cfg['input_shape'], pred_all[:, :4], image.shape, ratio_pad=(scale_ratio, pad_size))
    # 图片预测结果可视化
    draw_prediction(pred_all, image, class_names)


def infer_frame_with_vis(image, model, labels_dict, cfg, bgr2rgb=True):
    # 数据预处理
    img, scale_ratio, pad_size = preprocess_image(image, cfg, bgr2rgb)
    # 模型推理
    output = model.infer([img])[0]

    output = torch.tensor(output)
    # 非极大值抑制后处理
    boxout = nms(output, conf_thres=cfg["conf_thres"], iou_thres=cfg["iou_thres"])
    pred_all = boxout[0].numpy()
    # 预测坐标转换
    scale_coords(cfg['input_shape'], pred_all[:, :4], image.shape, ratio_pad=(scale_ratio, pad_size))
    # 图片预测结果可视化
    img_vis = draw_bbox(pred_all, image, (0, 255, 0), 2, labels_dict)
    return img_vis


def img2bytes(image):
    """将图片转换为字节码"""
    return bytes(cv2.imencode('.jpg', image)[1])


def infer_video(video_path, model, labels_dict, cfg):
    """视频推理"""
    image_widget = widgets.Image(format='jpeg', width=800, height=600)
    display(image_widget)

    # 读入视频
    cap = cv2.VideoCapture(video_path)
    while True:
        ret, img_frame = cap.read()
        if not ret:
            break
        # 对视频帧进行推理
        image_pred = infer_frame_with_vis(img_frame, model, labels_dict, cfg, bgr2rgb=True)
        image_widget.value = img2bytes(image_pred)


def infer_camera(model, labels_dict, cfg):
    """外设摄像头实时推理"""
    def find_camera_index():
        max_index_to_check = 10  # Maximum index to check for camera

        for index in range(max_index_to_check):
            cap = cv2.VideoCapture(index)
            if cap.read()[0]:
                cap.release()
                return index

        # If no camera is found
        raise ValueError("No camera found.")

    # 获取摄像头
    camera_index = find_camera_index()
    cap = cv2.VideoCapture(camera_index)
    # 初始化可视化对象
    image_widget = widgets.Image(format='jpeg', width=1280, height=720)
    display(image_widget)
    while True:
        # 对摄像头每一帧进行推理和可视化
        _, img_frame = cap.read()
        image_pred = infer_frame_with_vis(img_frame, model, labels_dict, cfg)
        image_widget.value = img2bytes(image_pred)

cfg = {
    'conf_thres': 0.4,  # 模型置信度阈值，阈值越低，得到的预测框越多
    'iou_thres': 0.5,  # IOU阈值，高于这个阈值的重叠预测框会被过滤掉
    'input_shape': [640, 640],  # 模型输入尺寸
}

model_path = 'yolo.om'
label_path = './coco_names.txt'
# 初始化推理模型
model = InferSession(0, model_path)
labels_dict = get_labels_from_txt(label_path)

infer_mode = 'video'

if infer_mode == 'image':
    img_path = 'world_cup.jpg'
    infer_image(img_path, model, labels_dict, cfg)
elif infer_mode == 'camera':
    infer_camera(model, labels_dict, cfg)
elif infer_mode == 'video':
    video_path = 'racing.mp4'
    infer_video(video_path, model, labels_dict, cfg)

二、修改案例

1、打开jupyter

在yolov5_ascend_example文件夹下打开终端，输入

jupyter lab --ip 192.168.3.2 --allow-root

电脑浏览器访问http://192.168.3.2:8888，右侧打开我们的mian.ipynb文件。

2、atc转换模型

200DK照抄，200I DK A2最后改成Ascend 310B1

atc --model=models/best.onnx --framework=5 --output=models/mymodel --input_format=NCHW --input_shape="images:1,3,640,640" --input_fp16_nodes=images --log=error --soc_version=Ascend310

运行结果如下，大约5到10分钟。当然，你也可以用ubuntu主机去做，会快很多，我用pc转换只需要半分钟左右，还是一台4代i7的老年机。

3、安装依赖

使用我的案例代码的直接运行即可

其他的请按照以下方法安装

!pip install scikit_video
!pip install pip_packages/aclruntime-0.0.2-cp39-cp39-linux_aarch64.whl
!pip install pip_packages/ais_bench-0.0.2-py3-none-any.whl

注意，aclruntime和ais_bench推理程序的whl包请前往昇腾gitee仓库下载。

4、修改预处理函数

这里我们使用自己训练的模型，需要做如下修改。
将img = np.ascontiguousarray(img, dtype=np.float32)改为img = np.ascontiguousarray(img, dtype=np.float16)/255.0

5、修改模型和标签路径

6、选择你需要的推理模式

这里务必注意，如果是在vscode里远程打开main.ipynb的，不要推理视频！！！ 不仅不显示推理的图像，还会导致内存占用不断升高，且无法终止内核，甚至杀不死进程，最后爆内存断开ssh连接。最终我只能按下复位。

三、问题

1、No module named ‘scikit’

pip install scikit-video

别搞错名字就行。

2、No module named ‘ais_bench’

访问Gitee仓库，这里有三种方法，作为懒人肯定是选择whl包安装啦。

我的pc机python是3.9，所以下载这两个，按照下方说明进行安装就行。
咱就粗暴一点，强制覆盖安装啦。

pip3 install ./aclruntime-{version}-{python_version}-linux_{arch}.whl --force-reinstall
pip3 install ./ais_bench-{version}-py3-none-any.whl --force-reinstall

安装成功会提示

# 成功安装aclruntime
Successfully installed aclruntime-{version}
# 成功安装ais_bench推理程序
Successfully installed ais_bench-{version}

安装失败的话检查版本然后祭出重启大法。

3、 InputTensor Data Type mismatches.

这里是折磨了我三天的问题，甚至进行了一下几个可能的排列组合（请不要笑）

1、怀疑导出onnx模型问题

我对比了两个onnx模型结构

发现只有这里不一样，但是不应该会导致这个问题啊

2、怀疑版本问题

这里怀疑的是转换时的版本问题。因此进行了一波友好的控制变量法测试（手动狗头）。键盘差点不保！

1. pc机cann7.0
2. 200dkcann5.1
3. best.onnx我自己的模型
4. yolov5s.onnx 200i案例的模型
5. yolo.om 200i案例的模型
6. best.om我pc机转的模型
7. mymodel.om 200dk转的模型

最终，耗时一下午，还是失败了。

3、om模型有问题！！！

最后，只能怀疑是om模型有问题，于是我使用atc指令查询其信息，果然发现了问题所在。关于用法请参考文档。

对比两个模型，在Atc command line中best.om多了--input_fp16_nodes=images。我回去一查，嘿，mindx似乎只能用fp16做输入，而我之后转换的模型都是fp32的，怪不得main.py报错。但是，这时ais_bench推理的main.ipynb又报错了，我们只需要把这个32改成16.

4、预测框错乱

这里在经过我刨地三尺，翻了三遍论坛，终于找到了罪魁祸首。详情请参考原文链接。

我们只需要在这个案例这一行后面添加/255.0即可。

总结

不要问我为什么放鸽子，当你被bug折磨，别说解决方案了，甚至这个报错百度都搜不到，那是心态直接爆炸啊。
强烈建议直接使用我置顶提供的案例文件，避免踩坑，从我做起！！！
我是替你们踩坑的工具人呵呵，下期继续，希望能尽快爬出来吧。