TensorFlow Object Detection API 模型转换为 MNN (1)

0. 前言

• 最近在做目标检测模型的端侧部署，想把目前开源的一系列模型部署到 ARM CPU 下进行测试。

  • 常见的目标检测端侧模型主要都是 yolo 系列和 ssd 系列。
  • ssd 系列模型中，TensorFlow Object Detection API 应该是最好的项目了。

• 本文主要目标就是将 TensorFlow Object Detection API 中的模型部署到 ARM CPU 下。

  • ARM CPU 部署主要使用了 NCNN 和 MNN。也许TFLite也行，但暂时先不考虑。
  • NCNN 对 TensorFlow 支持非常不好，TF转ONNX转NCNN这条路走起来非常困难。
  • MNN 支持的 Ops 比较多，这也成了最终的选择。

• 先说自己尝试 TensorFlow Object Detection API 到 MNN 的结论：

  • 通过 pb 转 MNN 并不成功，原因不明。不成功有两种表现形式：
    • 第一，通过 tools/script/fastTestTf.py 对 ssd 的 pb 文件进行测试，无法通过。
    • 第二，pb 转 MNN 能够成功，但在后续执行 resizeSession 操作时会失败。
  • 必须将 ssd 模型转换为 tflite，再转换为 MNN。

• 由于 TensorFlow Object Detection API 库分为两个部分，tf1.x 和 tf2.x，所以文章也分为两篇。本文主要介绍 tf1.x 相关模型的转换。

1. TFLite 生成流程

• TFLite 文件的生成分为两步
  • 第一步，通过 export_tflite_ssd_graph.py 脚本将训练好的模型转换为 pb 格式
  • 第二步，通过 tflite_convert 命令将 pb 转换为 tflite。
• 官方资料
  • 官方文档 - Running on mobile with TensorFlow Lite：介绍了详细流程
  • export_tflite_ssd_graph.py 中的注释：介绍了一些转换中的细节

1.1 运行 export_tflite_ssd_graph.py 脚本

• 脚本输入：

  • 模型配置文件。
  • 模型训练权重文件，即 model.ckpt。
    • 请注意，这个权重分为四个文件， checkpoint/model.ckpt.meta/model.ckpt.index/model.ckpt.data，分别记录了目录下模型文件列表、网络结构、参数名、参数数值。

• 脚本输出：在指定路径输出 tflite_graph.pbtxt 和 tflite_graph.pb 两个文件。

• 脚本使用形式

  • 注意，是在 research 目录下运行，而不是 object_detection 目录下运行

python object_detection/export_tflite_ssd_graph.py 
--pipeline_config_path path/to/ssd_mobilenet.config 
--trained_checkpoint_prefix path/to/model.ckpt 
--output_directory path/to/exported_model_directory

1.2 tflite_convert 工具使用

• 需要安装 tflite_convert 工具。
  • 官方文档中说要源码安装，但我通过 conda 安装 tensorflow-gpu 后，这个命令也已经存在了。
• 命令的使用
  • 注意，inference_type 必须看情况使用

tflite_convert 
--enable_v1_converter 
--graph_def_file=tflite_graph.pb 
--output_file=detect.tflite 
--input_shapes=1,300,300,3 
--input_arrays=normalized_input_image_tensor 
--output_arrays='TFLite_Detection_PostProcess','TFLite_Detection_PostProcess:1','TFLite_Detection_PostProcess:2','TFLite_Detection_PostProcess:3' 
--inference_type=QUANTIZED_UINT8 
--mean_values=128 
--std_dev_values=128 
--change_concat_input_ranges=false 
--allow_custom_ops

2. TensorFlow Object Detection API 模型转换脚本

2.1 过程

• 脚本源码在这里

• 准备工作：

  • 安装好 tf1.x 版的 TensorFlow Object Detection API
  • 如果要转.mnn，必须先编译好 MNN

• 基本流程

  • 第一步：从 TensorFlow Object Detection API Model Zoo 中下载权重文件，并解压
  • 第二步：前一章介绍的两个工具，将 mode.ckpt 转换为 detect.tflite
  • 第三步：通过 MNN 模型转换工具，将生成的 detect.tflite 转换为 .mnn 格式

• 一些注意事项：

  • 如果要在转tflite的时候可以指定 --inference_type=QUANTIZED_UINT8 参数，那么转换前的 tensorflow 模型必须也是量化过的
  • 注意模型输入尺寸（可以从 pipeline.config 中找到模型的尺寸）

2.2 测试结果

• 在 TensorFlow Object Detection API 1.x 版的所有 ssd 模型中：
  • model.ckpt -> tflite.pb -> detect.tflie，这条路全部走得通（废话，这是官方支持的）
  • .tflite -> .mnn 的流程，除了 ssdlite_mobilenet_edgetpu_coco_quant 外，其他都走得通。
• 使用 MNN/tools/scripts/fastTestTflite.py 验证 .tflite 模型
  • Model Zoo 中的 Mobile models 都通过，其他模型都不通过
  • 错误类型类似于 TESTERROR TFLite_Detection_PostProcess value error : absMaxV:11.129623 - DiffMax 10.956316
  • 感觉就是 argmax 相关，在实现 stdcnet 的时候也碰到一样的问题，如果去掉 argmax 就没问题。这个打算跟MNN团队反馈一下。
  • 要解决估计就是输出的时候必须指定 add_postprocessing_op=false，还没有具体测试过

附录

TFLite 的输入与输出

• 在 export_tflite_ssd_graph.py 脚本的注释中介绍了转换后的 ssd tflite 模型的输入与输出形式

• 输入：

  • 如果是INT8量化后的模型，输入原始 uint8 形式的 RGB 图片即可。
  • 如果是未量化的模型，需要将原始uint8形式、数据范围 [0, 255]的输入转换到 float [-1, 1] 的形式，基本操作就是 img / 128. - 1
  • 从 TFLite 的角度，图片不需要resize。 当然，如果转换成MNN，可能还是要固定一下输入的尺寸。

• 输出：

  • 如果指定了 add_postprocessing_op=true（默认情况），则输出四个数据：

    • detection_boxes：数据类型 float32，shape为 [1, num_boxes, 4]
    • detection_classes：数据类型 float32，shape为 [1, num_boxes]
    • detection_scores：数据类型 float32，shape为 [1, num_boxes]
    • num_boxes：数据类型 float32，shape为 [1]

  • 如果 add_postprocessing_op=false，那么有两个输出

    • raw_outputs/box_encodings：数据类型 float32，shape为 [1, num_anchors, 4]
    • raw_outputs/class_predictions：数据类型 float32，shape为 [1, num_anchors, num_classes]
    • 这部分没用过，没注意具体形式。

最后

以上就是神勇水杯为你收集整理的TensorFlow Object Detection API 模型转换为 MNN (1)的全部内容，希望文章能够帮你解决TensorFlow Object Detection API 模型转换为 MNN (1)所遇到的程序开发问题。

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