資料介紹
描述
DeepLabV3 開(kāi)發(fā)板應用
該應用程序演示了圖像語(yǔ)義分割。本應用中使用的DeepLabV3是谷歌實(shí)現的一種語(yǔ)義分割算法。
這將對給定肖像圖像中每個(gè)像素中的對象進(jìn)行分類(lèi),并將標簽分配給每個(gè)對象。圖像語(yǔ)義分割有助于背景變化、人像模式等應用。
為了開(kāi)發(fā)用于圖像分割的 DeepLabV3 模型,我們使用 Snapdragon 移動(dòng)平臺 (SD835) 和高通神經(jīng)處理 SDK。
模型訓練的推薦設置
硬件先決條件
- 英特爾 i5 或更高
- NVIDIA 10 系列或更高版本
- 內存 16 GB 或更多
系統軟件要求
- Ubuntu 14.04 LTS 或以上版本
- 庫達
- CuDNN
如何訓練模型
Tensorflow 的 DeepLab API 設置是訓練 DeepLabV3 模型的先決條件。安裝步驟請按照以下說(shuō)明進(jìn)行,
- 執行以下命令來(lái)安裝依賴(lài)項,
# Run this command from $ sudo pip install -r dependencies/requirement.txt
$ git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git
$ cd tensorflow
$ git clone https://github.com/tensorflow/models.git
- 更新 Python 環(huán)境設置
$ cd /tensorflow/models/research
$ export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:`pwd`:`pwd`/slim
注意:需要為每個(gè)新的終端會(huì )話(huà)進(jìn)行環(huán)境設置。
為避免為每個(gè)新會(huì )話(huà)更新環(huán)境路徑,請在帶有絕對路徑的 .bashrc 文件末尾添加以上行。
測試安裝
運行以下命令測試是否安裝成功,
$ cd to tensorflow setup>/tensorflow/models/research
$ python deeplab/model_test.py
安裝完成后,執行以下命令開(kāi)始訓練,
$ cd /tensorflow/models/research/deeplab
$ sh local_test.sh
注意:默認local_test.sh中的迭代次數為10,如有需要請自行修改。
如何將Tensorflow的模型轉化為DLC?
先決條件:Qualcomm 神經(jīng)處理 SDK 設置。使用以下鏈接中的說(shuō)明進(jìn)行設置,
https://developer.qualcomm.com/software/qualcomm-neural-processing-sdk/getting-started
- 使用tensorflow初始化Neural Processing SDK SDK的環(huán)境變量。
- 該模型使用 TensorFlow 框架進(jìn)行訓練,并導出為擴展名為 .pb 的圖形文件。
- 使用以下命令將 .pb 文件轉換為 .dlc 文件后:
使用高通神經(jīng)處理 SDK 在 Ubuntu 上進(jìn)行推理
SDK 不支持將直接圖像作為推理模型的輸入。
Qualcomm 神經(jīng)處理 SDK 需要將 NumPy 數組存儲為原始文件。為了在 SDK 中運行應用程序,我們需要對輸入圖像進(jìn)行預處理。
以下是 src/deep_input_raw.py 文件中預處理步驟的詳細信息,
(我們已經(jīng)使用opencv對圖像進(jìn)行預處理)
- 將圖像調整為 513x513x3 的尺寸。
- 用平均值 128 填充較小的維度以生成 513x513x3 的圖像。
- 將圖像轉換為 float32 類(lèi)型。
- 將圖像逐元素乘以 0.00784313771874 并分別減去 1.0。
- 將此預處理數組存儲為原始文件 (blob.raw)。
在執行 src/deep_input_raw.py 腳本時(shí),會(huì )生成 blob.raw 文件。
使用 DeepLab 更改背景的過(guò)程
以下是使用 src/post_process_deeplab_output.py 更改預處理圖像背景的詳細步驟說(shuō)明,
- 上一節的輸出 (output/Result_0/ArgMax:0.raw) 是一個(gè)維度為 513x513x1 的 NumPy 數組。
- 數組中的每個(gè)元素都包含給定輸入圖像對應像素的預測類(lèi)別索引。
- 人的索引號是 15。
- 將 NumPy 數組讀入 float32 類(lèi)型的數據緩沖區。
- 要將背景更改為灰度,請分配像素值,使 R、G 和 B 分量具有相同的值。例如,將像素值 R(123)、G(93) 和 B(49) 修改為 R( 123),G(123),B(123)。
- 遍歷 NumPy 數組并更改原始調整大小圖像中的像素值(按照上面的步驟 5),而不是類(lèi)索引 15 的像素。
- 將圖像調整為原始大小。
post_process_deeplab_output.py 腳本會(huì )將預處理圖像的背景更改為灰度。
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