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NCNN+INT8+YOLOV4量化模型和实时推理

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本文记录了作者使用NCNN量化YOLOV4模型并进行推理的全过程,过程比较详细,希望对想使用NCNN这一功能的读者有帮助。本文同步发布于我的知乎, https://zhuanlan.zhihu.com/p/372278785
,欢迎关注。

 

一、前言

 

2021年5月7日,腾讯优图实验室正式推出了ncnn新版本,这一版本的贡献毫无疑问,又是对arm系列的端侧推理一大推动,先剖出nihui大佬博客上关于新版ncnn的优化点:

 

继续保持优秀的接口稳定性和兼容性

 

API接口完全不变

 

量化校准table完全不变

 

int8模型量化流程完全不变(重点是这个!!!之前对tensorflow框架一直不感冒,很大一部分源于tensorflow每更新一次版本,就杀死一片上一版本的接口,可能上了2.0以后这种情况好了很多,不过依旧训练是torch用的更多)

 

ncnn int8量化工具(ncnn2table)新特性

 

支持 kl aciq easyquant 三种量化策略

 

支持多输入的模型量化

 

支持RGB/RGBA/BGR/BGRA/GRAY输入的模型量化

 

大幅改善多线程效率

 

离线进行(反量化--量化)->(requantize)融合,实现端到端量化推理

 

更多详情大家可以去看下nihui大佬的博客:https://zhuanlan.zhihu.com/p/370689914

 

二、新版ncnn的int8量化初探

 

趁着这股热风,赶紧试下新版ncnn量化版int8(更重要的原因是月底要中期答辩了,毕设还没搞完,赶紧跑跑大佬的库,顺带嫖一波)

 

2.1 安装编译ncnn

 

话不多说,在跑库前先安装编译好需要的环境,安装和编译过程可以看我的另一条博客:

 

https://zhuanlan.zhihu.com/p/368653551

 

2.2 yolov4-tiny量化int8

 

在量化前,先不要着急,我们先看看ncnn的wiki,看下量化前需要做什幺工作:

 

https//github.com/Tencent/ncnn/wiki/quantized-int8-

 

wiki中:为了支持int8模型在移动设备上的部署,我们提供了通用的训练后量化工具,可以将float32模型转换为int8模型。

 

也就是说,在进行量化前,我们需要yolov4-tiny.bin和yolov4-tiny.param这两个权重文件,因为想快速测试int8版本的性能,这里就不把yolov4-tiny.weights转yolov4-tiny.bin和yolov4-tiny.param的步骤写出来了,大家上model.zoo去嫖下这两个opt文件,地址:https://github.com/nihui/ncnn-assets/tree/master/models

 

接着,按照步骤使用编译好的ncnn对两个模型进行优化:

 

./ncnnoptimize yolov4-tiny.param yolov4-tiny.bin yolov4-tiny-opt.param yolov4-tiny.bin 0

 

如果是直接上model.zoo下的两个opt文件,可以跳过这一步。

 

下载校准表图像

 

先下载官方给出的1000张ImageNet图像,很多同学没有梯子,下载慢,可以用下这个链接:

 

https://download.csdn.net/download/weixin_45829462/18704213

 

这里给大家设置的是免费下载,如果后续被官方修改了下载积分,那就幺得办法啦(好人的微笑.jpg)

ImageNet图像下载

 

制作校准表文件

 

linux下,切换到和images同个文件夹的根目录下,直接

 

find images/ -type f > imagelist.txt

 

windows下,打开Git Bash(没有的同学自行百度安装,这个工具是真的好用),切换到切换到和images同个文件夹的根目录下,也是直接上面的命令行:

生成图片名列表文件命令

生成所需的list.txt列表,格式如下:

图片名列表文件预览

接着继续输入命令:

 

./ncnn2table yolov4-tiny-opt.param yolov4-tiny-opt.bin imagelist.txt yolov4-tiny.table mean=[104,117,123] norm=[0.017,0.017,0.017] shape=[224,224,3] pixel=BGR thread=8 method=kl

 

其中,上述所包含变量含义如下:

 

mean平均值和norm范数是你传递给Mat::substract_mean_normalize()的值,shape形状是模型的输入图片形状
pixel是模型的像素格式,图像像素将在Extractor::input()之前转换为这种类型
thread线程是可用于并行推理的CPU线程数(这个要根据自己电脑或者板子的性能自己定义) 量化方法是训练后量化算法,目前支持kl和aciq

 

量化模型

 

./ncnn2int8 yolov4-tiny-opt.param yolov4-tiny-opt.bin yolov4-tiny-int8.param yolov4-tiny-int8.bin yolov4-tiny.table

 

直接一步走,所有量化的工具在ncnn\build-vs2019\tools\quantize文件夹下

量化工具所在目录

找不到的读者请看下自己编译过程是不是有误,正常编译下是会有这些量化文件的

 

运行成功后会生成两个int8的文件,分别是:

生成的量化模型

对比一下原来的两个opt模型,小了整整一倍!

 

三、新版ncnn的int8量化再探

 

量化出了int8模型仅仅是成功了一半,有模型但是内部参数全都错乱的情况也不是没见过。。。

xx.jpg

 

调用int8模型进行推理

 

打开vs2019,建立新的工程,配置的步骤我在上一篇博客已经详细说过了,再狗头翻出来祭给大家:

 

https://zhuanlan.zhihu.com/p/368653551

 

大家直接去ncnn\examples文件夹下copy一下yolov4.cpp的代码(一个字!嫖!)

 

但是我在这里却遇到了点问题,因为一直搞不懂大佬主函数写的传参是什幺,在昨晚复习完教资后搞到了好晚。。。

 

int main(int argc, char** argv)
{
    cv::Mat frame;
std::vector<Object> objects;
    cv::VideoCapture cap;
    ncnn::Net yolov4;
const char* devicepath;
int target_size = 0;
int is_streaming = 0;
if (argc < 2)
    {
fprintf(stderr, "Usage: %s [v4l input device or ]\n", argv[0]);
return -1;
    }
    devicepath = argv[1];
#ifdef NCNN_PROFILING
double t_load_start = ncnn::get_current_time();
#endif
int ret = init_yolov4(&yolov4, &target_size); //We load model and param first!
if (ret != 0)
    {
fprintf(stderr, "Failed to load model or param, error %d", ret);
return -1;
    }
#ifdef NCNN_PROFILING
double t_load_end = ncnn::get_current_time();
fprintf(stdout, "NCNN Init time %.02lfms\n", t_load_end - t_load_start);
#endif
if (strstr(devicepath, "/dev/video") == NULL)
    {
        frame = cv::imread(argv[1], 1);
if (frame.empty())
        {
fprintf(stderr, "Failed to read image %s.\n", argv[1]);
return -1;
        }
    }
else
    {
        cap.open(devicepath);
if (!cap.isOpened())
        {
fprintf(stderr, "Failed to open %s", devicepath);
return -1;
        }
        cap >> frame;
if (frame.empty())
        {
fprintf(stderr, "Failed to read from device %s.\n", devicepath);
return -1;
        }
        is_streaming = 1;
    }
while (1)
    {
if (is_streaming)
        {
#ifdef NCNN_PROFILING
double t_capture_start = ncnn::get_current_time();
#endif
            cap >> frame;
#ifdef NCNN_PROFILING
double t_capture_end = ncnn::get_current_time();
fprintf(stdout, "NCNN OpenCV capture time %.02lfms\n", t_capture_end - t_capture_start);
#endif
if (frame.empty())
            {
fprintf(stderr, "OpenCV Failed to Capture from device %s\n", devicepath);
return -1;
            }
        }
#ifdef NCNN_PROFILING
double t_detect_start = ncnn::get_current_time();
#endif
        detect_yolov4(frame, objects, target_size, &yolov4); //Create an extractor and run detection
#ifdef NCNN_PROFILING
double t_detect_end = ncnn::get_current_time();
fprintf(stdout, "NCNN detection time %.02lfms\n", t_detect_end - t_detect_start);
#endif
#ifdef NCNN_PROFILING
double t_draw_start = ncnn::get_current_time();
#endif
        draw_objects(frame, objects, is_streaming); //Draw detection results on opencv image
#ifdef NCNN_PROFILING
double t_draw_end = ncnn::get_current_time();
fprintf(stdout, "NCNN OpenCV draw result time %.02lfms\n", t_draw_end - t_draw_start);
#endif
if (!is_streaming)
        {   //If it is a still image, exit!
return 0;
        }
    }
return 0;
}

 

果然大佬就是大佬,写的代码高深莫测,我只是一个小白,好难

caigou.jpg

靠,第二天直接不看了,重新写了一个main函数,调用大佬写的那几个function:

 

int main(int argc, char** argv)
{
    cv::Mat frame;
std::vector<Object> objects;
    cv::VideoCapture cap;
    ncnn::Net yolov4;
const char* devicepath;
int target_size = 160;
int is_streaming = 0;
/*
    const char* imagepath = "E:/ncnn/yolov5/person.jpg";
    cv::Mat m = cv::imread(imagepath, 1);
    if (m.empty())
    {
        fprintf(stderr, "cv::imread %s failed\n", imagepath);
        return -1;
    }
    double start = GetTickCount();
    std::vector<Object> objects;
    detect_yolov5(m, objects);
    double end = GetTickCount();
    fprintf(stderr, "cost time:  %.5f\n ms", (end - start)/1000);
    draw_objects(m, objects);
    */int ret = init_yolov4(&yolov4, &target_size); //We load model and param first!
if (ret != 0)
    {
fprintf(stderr, "Failed to load model or param, error %d", ret);
return -1;
    }
    cv::VideoCapture capture;
    capture.open(0);  //修改这个参数可以选择打开想要用的摄像头
//cv::Mat frame;
while (true)
    {
        capture >> frame;
        cv::Mat m = frame;
double start = GetTickCount();
std::vector<Object> objects;
        detect_yolov4(frame, objects, 160, &yolov4);
double end = GetTickCount();
fprintf(stderr, "cost time:  %.5f ms \n", (end - start));
// imshow("外接摄像头", m); //remember, imshow() needs a window name for its first parameter
        draw_objects(m, objects, 8);
if (cv::waitKey(30) >= 0)
break;
    }
return 0;
}

 

还有几点注意,大家在进行推理的时候

 

把fp16禁掉,不用了
换成int8推理
把线程改成你之前制作int8模型的那个线程
模型也替换掉

 

具体如下:

代码需要修改的几点

走到这里,就可以愉快的推理了

推理效果展示

四、总结

 

说一下我的电脑配置,神舟笔记本K650D-i5,处理器InterCorei5-4210M,都是相对过时的老机器了,毕竟买了6年,性能也在下降。

 

跑库过程全程用cpu,为什幺不用gpu?(问的好,2g显存老古董跑起来怕电脑炸了)

 

对比之前的fp16模型,明显在input_size相同的情况下快了40%-70%,且精度几乎没有什幺损耗

 

总结来说,新版ncnn的int8量化推理确实是硬货,后续会尝试更多模型的int8推理,做对比实验给各位网友看

 

所有的文件和修改后的代码放在这个仓库里,欢迎大家白嫖:

 

https://github.com/pengtougu/ncnn-yolov4-int8

 

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