使用TPU做前处理

目前TPU-MLIR支持的两个主要系列芯片BM168x与CV18xx均支持将图像常见的预处理加入到模型中进行计算。开发者可以在模型编译阶段,通过编译选项传递相应预处理参数,由编译器直接在模型运算前插⼊相应前处理算⼦,⽣成的bmodel或cvimodel即可以直接以预处理前的图像作为输⼊,随模型推理过程使⽤TPU处理前处理运算。

预处理类型支持情况

预处理类型	BM168x	CV18xx
图像裁剪	True	True
归一化计算	True	True
NHWC to NCHW	True	True
BGR/RGB 转换	True	True

其中图像裁剪会先将图片按使用model_transform工具时输入的“–resize_dims”参数将图片调整为对应的大小, 再裁剪成模型输入的尺寸。而归一化计算支持直接将未进行预处理的图像数据(即unsigned int8格式的数据)做归一化处理。

若要将预处理融入到模型中, 则需要在使用model_deploy工具进行部署时使用“–fuse_preprocess”参数。如果要做验证, 则传入的test_input需要是图像原始格式的输入(即jpg, jpeg和png格式), 相应地会生成原始图像输入对应的npz文件,名称为 ${model_name}_in_ori.npz。

此外, 当实际外部输入格式与模型的格式不相同时, 用“–customization_format”指定实际的外部输入格式, 支持的格式说明如下：

customization_format格式和说明

customization_format	说明	BM1684X	CV18xx
None	与原始模型输入保持一致, 不做处理。默认	True	True
RGB_PLANAR	rgb顺序,按照nchw摆放	True	True
RGB_PACKED	rgb顺序,按照nhwc摆放	True	True
BGR_PLANAR	bgr顺序,按照nchw摆放	True	True
BGR_PACKED	bgr顺序,按照nhwc摆放	True	True
GRAYSCALE	仅有⼀个灰⾊通道,按nchw摆	True	True
YUV420_PLANAR	yuv420 planner格式,来⾃vpss的输⼊	False	True
YUV_NV21	yuv420的NV21格式,来⾃vpss的输⼊	False	True
YUV_NV12	yuv420的NV12格式,来⾃vpss的输⼊	False	True
RGBA_PLANAR	rgba格式,按照nchw摆放	False	True

其中“YUV*”类格式为CV18xx系列芯片特有的输入格式。当customization_format中颜色通道的顺序与模型输入不同时, 将会进行通道转换操作。若指令中未设置customization_format参数,则根据使用model_transform工具时定义的pixel_format和channel_format参数自动获取对应的customization_format。

模型部署样例

以mobilenet_v2模型为例, 参考“编译Caffe模型”章节, 在tpu-mlir/regression/regression_out/目录下使用model_transform工具生成原始mlir, 并通过run_calibration工具生成校准表。

BM1684X部署

生成融合预处理的INT8对称量化bmodel模型指令如下：

$ model_deploy.py \
    --mlir mobilenet_v2.mlir \
    --quantize INT8 \
    --calibration_table mobilenet_v2_cali_table \
    --chip bm1684x \
    --test_input ../image/cat.jpg \
    --test_reference mobilenet_v2_top_outputs.npz \
    --tolerance 0.96,0.70 \
    --fuse_preprocess \
    --model mobilenet_v2_bm1684x_int8_sym_fuse_preprocess.bmodel

CV18xx部署

生成融合预处理的INT8对称量化cvimodel模型的指令如下：

$ model_deploy.py \
    --mlir mobilenet_v2.mlir \
    --quantize INT8 \
    --calibration_table mobilenet_v2_cali_table \
    --chip cv183x \
    --test_input ../image/cat.jpg \
    --test_reference mobilenet_v2_top_outputs.npz \
    --tolerance 0.96,0.70 \
    --fuse_preprocess \
    --customization_format RGB_PLANAR \
    --model mobilenet_v2_cv183x_int8_sym_fuse_preprocess.cvimodel

当输入数据是来自于CV18xx提供的视频后处理模块VPSS时(使⽤VPSS进⾏预处理的详细使⽤⽅法请参阅《CV18xx 媒体软件开发参考》,本⽂档不做介绍),则会有数据对齐要求,⽐如w 按照32字节对齐,此时生成融合预处理的cvimodel模型的指令如下：

$ model_deploy.py \
    --mlir mobilenet_v2.mlir \
    --quantize INT8 \
    --calibration_table mobilenet_v2_cali_table \
    --chip cv183x \
    --test_input ../image/cat.jpg \
    --test_reference mobilenet_v2_top_outputs.npz \
    --tolerance 0.96,0.70 \
    --fuse_preprocess \
    --customization_format RGB_PLANAR \
    --aligned_input \
    --model mobilenet_v2_cv183x_int8_sym_fuse_preprocess_aligned.cvimodel

上述指令中,aligned_input指定了模型需要做输入的对齐。需要注意的是,YUV格式的输入数据fuse_preprocess和aligned_input需要都做,其它格式的fuse_preprocess和aligned_input的操作可选择只做其中一个或两个都做, 若只做aligned_input操作,则需要设置test_input为做过预处理的 ${model_name}_in_f32.npz 格式,和“编译ONNX模型”的章节设置是一致的。