[参考译文] SK-AM62A-LP：edgeai 模型生成器定制模型编译

admin

Guru**** 1772095 points

请注意，本文内容源自机器翻译，可能存在语法或其它翻译错误，仅供参考。如需获取准确内容，请参阅链接中的英语原文或自行翻译。

https://e2e.ti.com/support/processors-group/processors/f/processors-forum/1412777/sk-am62a-lp-edgeai-model-maker-custom-model-compilation

器件型号：SK-AM62A-LP

工具与软件：

您好！

我已成功使用 edgeai-modelmaker 训练并编译了模型。我使用 r9.2频带

我的模型基于 yolox_s_lite 640x640并使用自定义数据集进行训练

模型存储在以下位置：/home/ubuntu/TI/edgeai-tensorlab/edgeai-modelmaker/data/projects/parking_ploum_aug_5k_V1/run/20240911-175207/training

数据集路径：/home/ubuntu/TI/edgeai-tensorlab/edgeai-modelmaker/data/projects/parking_ploum_aug_5k/dataset

数据集树：

.
├──注释
├──图像
├──Train -> Images (训练->图像)
└──val ->图像

我想为在 SETTINGS_BASE.YAML 中编译而更改的参数(我希望尽可能高的精度) :

calibration_iterations : 10. 

calibration_frames : 10. 

Tensor_bits : 16. 

Detection_threshold：0.05. 
Detection_top_k : 500 

如果我想重新编译模型并更改参数,我想我需要使用笔记本: tutorial_detection.ipynb

我需要在文件上更改什么才能将其与我的参数一起使用？

我想:

什么是值 split, num_FRAME ...

然后在会话中使用 runtime_options

Session_name =常量。 Session_name_ONNXRT

然后在下一行

model_path=f'｛settings.models_path｝/vision/detection/coco/mlperf/ssd_mobilenet_v1_coco_20180128.tflite)、 

与我的路径?

感谢您的帮助！

4 个月前

0 admin 4 个月前

TI__Guru**** 1772095 points

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嗨、Mickael、

使用不同的编译设置重新编译的一个选项是根据在 settings_base.yaml 中指定的设置、并重新运行 edgeai-modelmaker。此选项的缺点(如果是这样)是将首先重新训练模型、然后编译模型的新版本。

另一个选项是直接从 edgeai-benchmark 运行编译。在这种方法中、只会执行编译部分。您可以按照本文档中的详细信息、直接使用 run_custom_pc.sh 来运行 edgeai-benchmark： https://github.com/TexasInstruments/edgeai-tensorlab/blob/main/edgeai-benchmark/docs/custom_models.md。使用该方法、用户可以设置所需的输入/输出/参数、而无需更改 python 脚本。

第三个选项是使用 edgeai-tidl-tools。请参阅本文档： https://github.com/TexasInstruments/edgeai-tidl-tools/tree/master/examples/osrt_python。对于 yolox_s_lite、您可以编辑此文件 https://github.com/TexasInstruments/edgeai-tidl-tools/blob/master/examples/osrt_python/model_configs.py 来添加您的模型配置、然后运行此文件以开始编译(此处也需要进行简单编辑) https://github.com/TexasInstruments/edgeai-tidl-tools/blob/master/examples/osrt_python/ort/onnxrt_ep.py。

此致、

Qutaiba

0 admin 4 个月前

TI__Guru**** 1772095 points

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尊敬的 Qutaiba：

我想第二个选项对我来说很完美、但是您能告诉我如何针对我的情况更改此参数吗

DEF get_imagedet_dataset_loaders (settings、download=False)： 
  #本示例使用数据集。 COCO检测 数据加载程序 
  dataset_calib_cfg = dict ( 
    path=f'｛settings.datases_path｝/coco'、 
    split ='val2017'、 
    shuffle=True、 
    num_FRAMES=min (settings.calibration_frames,5000) 

  #实际推理的数据集参数 
  dataset_val_cfg = dict ( 
    path=f'｛settings.datases_path｝/coco'、 
    split ='val2017'、 
    shuffle=False、如果需要、#也可以设置为 True 
    num_FRAMES=min (settings.num_FRAMES、5000) 

  #您可以自由使用在数据集文件夹中加载的任何其他数据,或编写自己的数据,而不是此数据 
  calib_dataset =数据集。 COCODetection(**dataset_calib_cfg, download=download) 
  val_dataset =数据集。 COCODetection (**数据集_val_cfg、下载=下载) 
  返回 calib_dataset、val_dataset 

对于 topk、tensor 位设置、是 settings_base.yaml？

此致

0 admin 4 个月前

TI__Guru**** 1772095 points

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嗨、Mickael、

要引用您的数据集、可以使用类似这样的内容

dataset_calib_cfg = dict(

        path='/home/ubuntu/TI/edgeai-tensorlab/edgeai-modelmaker/data/projects/parking_ploum_aug_5k/dataset',
        split='val',
        shuffle=True,
        num_frames=min(settings.calibration_frames,5000))
        
.
.
.
calib_dataset = datasets.COCODetection(**dataset_calib_cfg, download=False)

确保您在 /home/ubuntu/TI/edgeai-tensorlab/edgeai-modelmaker/data/projects/parking_ploum_aug_5k/dataset/images 下有一个带有图像的文件夹"val"

对于 topk、张量位设置是 settings_base.yaml ?

有。

此致、

Qutaiba

处理器（参考译文帖）

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