VDSR 完整示例

此文档介绍如何使用 CIX P1 NPU SDK 将 VDSR 转换为 CIX SOC NPU 上可以运行的模型。

整体来讲有四个步骤：

提示

步骤1~3 在 x86 主机 Linux 环境下执行

下载 NPU SDK 并安装 NOE Compiler
下载模型文件 (代码和脚本)
编译模型
部署模型到 Orion O6

下载 NPU SDK 并安装 NOE Compiler

请参考安装 NPU SDK 进行 NPU SDK 和 NOE Compiler 的安装.

下载模型文件

在 CIX AI Model Hub 中包含了 VDSR 的所需文件，请用户按照下载 CIX AI Model Hub 下载

cd ai_model_hub/models/ComputeVision/Super_Resolution/onnx_vdsr

请确认目录结构是否同下图所示。

.
├── cfg
│   └── onnx_vdsr_build.cfg
├── datasets
│   └── calib_dataset.npy
├── graph.json
├── inference_npu.py
├── inference_onnx.py
├── output
│   └── butterfly_comparison.png
├── ReadMe.md
└── test_data
    ├── butterfly_GT.bmp
    ├── butterfly_GT_scale_2.bmp
    ├── butterfly_GT_scale_3.bmp
    └── butterfly_GT_scale_4.bmp

编译模型

提示

用户可无需从头编译模型，radxa 提供预编译好的 vdsr.cix 模型（可用下面步骤下载），如果使用预编译好的模型，可以跳过“编译模型” 这一步

wget https://modelscope.cn/models/cix/ai_model_hub_24_Q4/resolve/master/models/ComputeVision/Super_Resolution/onnx_vdsr/vdsr.cix

准备 onnx 模型

下载 onnx 模型

vdsr.onnx

简化模型

这里使用 onnxsim 进行模型输入固化和模型简化

pip3 install onnxsim onnxruntime
onnxsim vdsr.onnx vdsr-sim.onnx --overwrite-input-shape 1,1,256,256

编译模型

CIX SOC NPU 支持 INT8 计算，在编译模型前，我们需要使用 NOE Compiler 对模型进行 INT8 量化

准备校准集

使用 datasets 现有校准集
```
.
└── calibration_data.npy
```

自行准备校准集

在 test_data 目录下已经包含多张校准集的图片文件

.
├── 1.jpeg
└── 2.jpeg

参考以下脚本生成校准文件

import sys
import os
import numpy as np
import cv2
_abs_path = os.path.join(os.getcwd(), "../../../../")
sys.path.append(_abs_path)
from utils.image_process import normalize_image
from utils.tools import get_file_list
# Get a list of images from the provided path
images_path = "test_data"
images_list = get_file_list(images_path)
data = []
for image_path in images_list:
    image_numpy = cv2.imread(image_path)
    image_numpy = cv2.resize(image_numpy, (256, 256))
    image_gray = cv2.cvtColor(image_numpy,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    image_ex = np.expand_dims(image_gray, 0)
    input = normalize_image(image_ex)
    data.append(input)
# concat the data and save calib dataset
data = np.concatenate(data, axis=0)
np.save("datasets/calib_data_tmp.npy", data)
print("Generate calib dataset success.")

使用 NOE Compiler 量化与编译模型

制作量化与编译 cfg 配置文件, 请参考以下配置

[Common]
mode = build

[Parser]
model_type = onnx
model_name = vdsr
input_model = ./vdsr-sim.onnx
input = input.1
input_shape = [1,1,256,256]
output_dir = ./out

[Optimizer]
metric_batch_size = 1
dataset = numpydataset
calibration_data = ./datasets/calib_data_tmp.npy
calibration_batch_size = 1
calibration_strategy_for_activation = extrema & <[Convolution]:mean>
quantize_method_for_weight = per_channel_symmetric_full_range
quantize_method_for_activation = per_tensor_asymmetric
activation_bits = 8
weight_bits = 8
bias_bits = 32
cast_dtypes_for_lib = True
output_dir = ./out
save_statistic_info=False

[GBuilder]
outputs=vdsr.cix
target=X2_1204MP3
tiling= fps

编译模型

提示
如果遇到 cixbuild 报错 [E] Optimizing model failed! CUDA error: no kernel image is available for execution on the device ... 这意味着当前版本的 torch 不支持此 GPU，请完全卸载当前版本的 torch, 然后在 torch 官网下载最新版本。
```
cixbuild ./onnx_deeplab_v3_build.cfg
```

模型部署

NPU 推理

将使用 NOE Compiler 编译好的 .cix 格式的模型复制到 Orion O6 开发板上进行模型验证

python3 inference_npu.py --images ./test_data/ --model_path ./vdsr.cix

(.venv) radxa@orion-o6:~/NOE/ai_model_hub/models/ComputeVision/Super_Resolution/onnx_vdsr$ time python3 inference_npu.py --images ./test_data/ --model_path ./vdsr.cix
npu: noe_init_context success
npu: noe_load_graph success
Input tensor count is 1.
Output tensor count is 1.
npu: noe_create_job success
Scale= 4
PSNR_bicubic= 20.777296489759777
PSNR_predicted= 25.375403931263882
npu: noe_clean_job success
npu: noe_unload_graph success
npu: noe_deinit_context success

real	0m2.837s
user	0m3.270s
sys	0m0.223s

结果保存在 output_npu 文件夹中

CPU 推理

使用 CPU 对 onnx 模型进行推理验证正确性，可在 X86 主机上或 Orion O6 上运行

python3 inference_onnx.py --images ./test_data/ --onnx_path ./deeplabv3_resnet50-sim.onnx

(.venv) radxa@orion-o6:~/NOE/ai_model_hub/models/ComputeVision/Semantic_Segmentation/onnx_deeplab_v3$ time python3 inference_onnx.py --images ./test_data/ --onnx_path ./deeplabv3_resnet50-sim.onnx
save output: onnx_ILSVRC2012_val_00004704.JPEG

real	0m7.605s
user	0m33.235s
sys	0m0.558s

结果保存在 output_onnx 文件夹中

可以看到 NPU 和 CPU 上推理的结果一致,但运行速度大幅缩短

参考文档

论文链接： Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks

VDSR 完整示例

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