Ubuntu16.04---腾讯NCNN框架入门到应用

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Ubuntu16.04—腾讯NCNN框架入门到应用

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前言

两天前腾讯发布NCNN深度学习框架后，发现可能有些同学对如何使用这些框架并不是十分的了解，一方面这是一个新的框架，另一方面Tencent出的文档对一些细节没有叙述，可能大牛们觉得很容易的步骤，我们往往会卡在那里，所以写下这篇博客来帮助一些对NCNN框架不是很熟悉的人来快速入门。
NCNN源码的地址为https://github.com/Tencent/ncnn

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在Ubuntu上安装NCNN

1. 下载编译源码

ruyiwei@ruyiwei:~/code$ git clone https://github.com/Tencent/ncnn

下载完成后，需要对源码进行编译

cd ncnn
mkdir build && cd build
cmake ..
make -j
make install

执行完毕后我们可以看到

Install the project...
-- Install configuration: "release"
-- Installing: /home/ruyiwei/code/ncnn/build/install/lib/libncnn.a
-- Installing: /home/ruyiwei/code/ncnn/build/install/include/blob.h
-- Installing: /home/ruyiwei/code/ncnn/build/install/include/cpu.h
-- Installing: /home/ruyiwei/code/ncnn/build/install/include/layer.h
-- Installing: /home/ruyiwei/code/ncnn/build/install/include/mat.h
-- Installing: /home/ruyiwei/code/ncnn/build/install/include/net.h
-- Installing: /home/ruyiwei/code/ncnn/build/install/include/opencv.h
-- Installing: /home/ruyiwei/code/ncnn/build/install/include/platform.h

我们进入 ncnn/build/tools 目录下，如下所示，我们可以看到已经生成了 caffe2ncnn 可ncnn2mem这两个可执行文件，这两个可执行文件的作用是将caffe模型生成ncnn 模型，并且对模型进行加密，具体的使用方法我门在下一节讲述。

ruyiwei@ruyiwei:~/code/ncnn/build/tools$ ll
total 3024
drwxrwxr-x 3 ruyiwei ruyiwei    4096 7月  27 15:36 ./
drwxrwxr-x 6 ruyiwei ruyiwei    4096 7月  27 15:36 ../
-rwxrwxr-x 1 ruyiwei ruyiwei  833720 7月  27 15:36 caffe2ncnn*
-rw-rw-r-- 1 ruyiwei ruyiwei 1102486 7月  27 15:36 caffe.pb.cc
-rw-rw-r-- 1 ruyiwei ruyiwei  894690 7月  27 15:36 caffe.pb.h
drwxrwxr-x 4 ruyiwei ruyiwei    4096 7月  27 15:36 CMakeFiles/
-rw-rw-r-- 1 ruyiwei ruyiwei    1018 7月  27 15:36 cmake_install.cmake
-rw-rw-r-- 1 ruyiwei ruyiwei    9353 7月  27 15:36 Makefile
-rwxrwxr-x 1 ruyiwei ruyiwei  228032 7月  27 15:36 ncnn2mem*

2. 将caffe下Alexnet网络模型转换为NCNN模型

我们在测试的过程中需要caffemodel以及deploy.prototxt,所以我们再将caffe模型转换为NCNN模型的时候，同样也需要caffemodel以及deploy.prototxt这两个文件，为了方便，我们使用AlexNet为例讲解。

alexnet 的 deploy.prototxt 可以在这里下载 https://github.com/BVLC/caffe/tree/master/models/bvlc_alexnet
alexnet 的 caffemodel 可以在这里下载 http://dl.caffe.berkeleyvision.org/bvlc_alexnet.caffemodel

由于NCNN提供的转换工具只支持转换新版的caffe模型,所以我们需要利用caffe自带的工具将旧版的caffe模型转换为新版的caffe模型后,在将新版本的模型转换为NCNN模型.

旧版本caffe模型->新版本caffe模型->NCNN模型

2.1 旧版caffe模型转新版caffe模型

我们执行如下命令.[要记得修改路径]

ruyiwei@ruyiwei:~/code/ncnn/build/tools$ ~/caffe/build/tools/upgrade_net_proto_text deploy.prototxt new_deplpy.prototxt

ruyiwei@ruyiwei:~/code/ncnn/build/tools$ ~/caffe/build/tools/upgrade_net_proto_binary bvlc_alexnet.caffemodel new_bvlc_alexnet.caffemodel

上面的命令需要根据自己的caffe位置进行修改

执行后,就可以生成新的caffe模型.

因为我们每次检测一张图片,所以要对新生成的deploy.prototxt进行修改:第一个 dim 设为 1

layer {
  name: "data"
  type: "Input"
  top: "data"
  input_param { shape: { dim: 1 dim: 3 dim: 227 dim: 227 } }
}

2.2 新版caffe模型转ncnn模型

ruyiwei@ruyiwei:~/code/ncnn/build/tools$./caffe2ncnn new_deplpy.prototxt new_bvlc_alexnet.caffemodel alexnet.param alexnet.bin

执行上面命令后就可以生成NCNN模型需要的param 与bin 文件.

ruyiwei@ruyiwei:~/code/ncnn/build/tools$ ll
total 717492
drwxrwxr-x 3 ruyiwei ruyiwei      4096 7月  27 16:13 ./
drwxrwxr-x 6 ruyiwei ruyiwei      4096 7月  27 15:36 ../
-rw-rw-r-- 1 ruyiwei ruyiwei 243860928 7月  27 16:13 alexnet.bin
-rw-rw-r-- 1 ruyiwei ruyiwei      1583 7月  27 16:13 alexnet.param
-rw-rw-r-- 1 ruyiwei ruyiwei 243862414 7月  27 09:28 bvlc_alexnet.caffemodel
-rwxrwxr-x 1 ruyiwei ruyiwei    833720 7月  27 15:36 caffe2ncnn*
-rw-rw-r-- 1 ruyiwei ruyiwei   1102486 7月  27 15:36 caffe.pb.cc
-rw-rw-r-- 1 ruyiwei ruyiwei    894690 7月  27 15:36 caffe.pb.h
drwxrwxr-x 4 ruyiwei ruyiwei      4096 7月  27 15:36 CMakeFiles/
-rw-rw-r-- 1 ruyiwei ruyiwei      1018 7月  27 15:36 cmake_install.cmake
-rw-rw-r-- 1 ruyiwei ruyiwei      3629 6月   6 21:40 deploy.prototxt
-rw-rw-r-- 1 ruyiwei ruyiwei      9353 7月  27 15:36 Makefile
-rwxrwxr-x 1 ruyiwei ruyiwei    228032 7月  27 15:36 ncnn2mem*
-rw-rw-r-- 1 ruyiwei ruyiwei 243862660 7月  27 16:03 new_bvlc_alexnet.caffemodel
-rw-r--r-- 1 ruyiwei ruyiwei      3662 7月  27 16:03 new_deplpy.prototxt

3. 对模型参数加密

得到的alexnet.param是明文可见的,往往发布的过程需要对这些文件进行加密,NCNN提供了对应的加密工具,ncnn2mem,

ruyiwei@ruyiwei:~/code/ncnn/build/tools$ ./ncnn2mem alexnet.param alexnet.bin alexnet.id.h alexnet.mem.h

最后可以生成 alexnet.param.bin 这样的二进制加密文件.

对于加密文件的读取也和原来不同,在源码中,非加密param读取方式为

ncnn::Net net;
net.load_param("alexnet.param");
net.load_model("alexnet.bin");

加密param.bin读取方式为

ncnn::Net net;
net.load_param_bin("alexnet.param.bin");
net.load_model("alexnet.bin");

4. 编译NCNN例程

前面介绍了如何将caffe模型转为NCNN模型并且加密,最后我们来编译NCNN的例程,这样可以更直观的运行或者理解NCNN.
首先我们需要进入ncnn/examples目录
新建一个makefile,内容如下,最重要的是,NCNN例程序只支持opencv2,不支持opencv3.

NCNN = /home/ruyiwei/code/ncnn

OPENCV = /home/ruyiwei/Downloads/opencv-2.4.13

INCPATH =       -I${NCNN}/build/install/include \
                -I${OPENCV}/modules/objdetect/include \
                -I${OPENCV}/modules/highgui/include \
                -I${OPENCV}/modules/imgproc/include \
                -I${OPENCV}/modules/core/include

LIBS = -lopencv_core -lopencv_highgui -lopencv_imgproc  \
                -fopenmp -pthread

LIBPATH = -L${OPENCV}/build/lib

%:%.cpp
        $(CXX) $(INCPATH) $(LIBPATH) $^ ${NCNN}/build/install/lib/libncnn.a $(LIBS) -o $@

在当前目录执行

ruyiwei@ruyiwei:~/code/ncnn/examples$ ./squeezenet test.jpg

可得到如下结果

ruyiwei@ruyiwei:~/code/ncnn/examples$ ./squeezenet test.jpg 
404 = 0.990161
908 = 0.004498
405 = 0.004008

test.jpg 为下图所示:

为了可以更直观的显示,我们修改代码如下:

#include <stdio.h>
#include <algorithm>
#include <vector>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
#include "net.h"

static int detect_squeezenet(const cv::Mat& bgr, std::vector<float>& cls_scores)
{
    ncnn::Net squeezenet;
    squeezenet.load_param("squeezenet_v1.1.param");
    squeezenet.load_model("squeezenet_v1.1.bin");

    ncnn::Mat in = ncnn::Mat::from_pixels_resize(bgr.data, ncnn::Mat::PIXEL_BGR, bgr.cols, bgr.rows, 227, 227);

    const float mean_vals[3] = {104.f, 117.f, 123.f};
    in.substract_mean_normalize(mean_vals, 0);

    ncnn::Extractor ex = squeezenet.create_extractor();
    ex.set_light_mode(true);

    ex.input("data", in);

    ncnn::Mat out;
    ex.extract("prob", out);

    cls_scores.resize(out.c);
    for (int j=0; j<out.c; j++)
    {
        const float* prob = out.data + out.cstep * j;
        cls_scores[j] = prob[0];
    }

    return 0;
}

static int print_topk(const std::vector<float>& cls_scores, int topk, vector<int>& index_result, vector<float>& score_result)
{
    // partial sort topk with index
    int size = cls_scores.size();
    std::vector< std::pair<float, int> > vec;
    vec.resize(size);
    for (int i=0; i<size; i++)
    {
        vec[i] = std::make_pair(cls_scores[i], i);
    }

    std::partial_sort(vec.begin(), vec.begin() + topk, vec.end(), std::greater< std::pair<float, int> >());

    // print topk and score
    for (int i=0; i<topk; i++)
    {
        float score = vec[i].first;
        int index = vec[i].second;
        index_result.push_back(index);
        score_result.push_back(score);

        //fprintf(stderr, "%d = %f\n", index, score);
    }

    return 0;
}

static int load_labels(string path, vector<string>& labels)
{
    FILE* fp = fopen(path.c_str(), "r");

    while (!feof(fp))
    {
        char str[1024];
        fgets(str, 1024, fp);  //¶ÁÈ¡Ò»ÐÐ
        string str_s(str);

        if (str_s.length() > 0)
        {
            for (int i = 0; i < str_s.length(); i++)
            {
                if (str_s[i] == ' ')
                {
                    string strr = str_s.substr(i, str_s.length() - i - 1);
                    labels.push_back(strr);
                    i = str_s.length();
                }
            }
        }
    }
    return 0;
}


int main(int argc, char** argv)
{
    const char* imagepath = argv[1];
    vector<string> labels;
    load_labels("synset_words.txt", labels);
    cv::Mat m = cv::imread(imagepath, CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
    if (m.empty())
    {
        fprintf(stderr, "cv::imread %s failed\n", imagepath);
        return -1;
    }

    std::vector<float> cls_scores;
    detect_squeezenet(m, cls_scores);

    vector<int> index;
    vector<float> score;
    print_topk(cls_scores, 3, index, score);


    for (int i = 0; i < index.size(); i++)
    {
       cv::putText(m, labels[index[i]], Point(50, 50 + 30 * i), CV_FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.2, Scalar(0, 100, 200), 2, 8);
    }

    imshow("m", m);
    imwrite("test_result.jpg", m);
    waitKey(0);

    return 0;
}

这样就可以直观的显示出具体的类别,而不是数字,结果如下:

感谢

https://github.com/guozhongluo/ncnn-vs2015-examples-demo
https://github.com/Tencent/ncnn/wiki