使用atlas200dk推理的前处理

[bigonestep]

    def pre_process(self, image):
        image_padded = np.ones([self.input_size[0], self.input_size[1], 3], dtype=np.float32) * 114.0
        r = min(self.input_size[0]/image.shape[0], self.input_size[1]/image.shape[1])
        image_resized = cv2.resize(image, (int(image.shape[1] * r), int(image.shape[0] * r)), cv2.INTER_LINEAR)
        image_padded[:int(image.shape[0] * r), :int(image.shape[1] * r), :] = image_resized

        img = image_padded[:, :, ::-1]
        img = (img - self.mean)/self.std
    
        img = np.concatenate([img[::2, ::2, :], img[1::2, ::2, :], 
                              img[::2, 1::2, :], img[1::2, 1::2, :]], axis=-1)
    
        img = np.expand_dims(img.transpose((2, 0, 1)), axis=0)
        inp = np.ascontiguousarray(img, dtype=np.float32)
        return inp, r, image_padded.astype(np.uint8)

为什么要做这一步处理呢？

img = np.concatenate([img[::2, ::2, :], img[1::2, ::2, :], 
                      img[::2, 1::2, :], img[1::2, 1::2, :]], axis=-1)

我看到使用 opencv 的 dnn 推理没有这一步啊。这一步在 atlas 上面花费了很多的时间。

[stunback]

Opencv dnn支持Focus这个操作。Atlas不支持focus，所以我把模型里的Focus操作，移到预处理里进行。

[wangzhihui22]

可以提供一下，yoloX其他版本（tiny、s）转换之后的权重么？

[stunback]

不好意思啊，其它模型文件放在Atlas200DK那个开发板上，现在还没有开学，所以我手上暂时没有另外几个模型。

…

------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: ***@***.***>; 发送时间: 2022年2月10日(星期四) 下午5:17 收件人: ***@***.***>; 抄送: ***@***.***>; ***@***.***>; 主题: Re: [stunback/yolox_for_cann_atlas200dk] 使用atlas200dk推理的前处理 (Issue #1) 可以提供一下，yoloX其他版本（tiny、s）转换之后的权重么？ — Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. Triage notifications on the go with GitHub Mobile for iOS or Android. You are receiving this because you commented.Message ID: ***@***.***>

[wangzhihui22]

尝试按照readme中的步骤转换的yolox-tiny，检测不出目标，转换过程没有报错。请问一下，是不是因为onnx的版本问题，还是因为过程中需要修改一些参数？

[WT0327]

我也是，模型转换不报错，但是检测不出目标