深度学习实战（1）--手机端跑YOLO目标检测网络（从DarkNet到Caffe再到NCNN完整打通）

这篇算是关键技术贴，YOLO是什么、DarkNet是什么、Caffe是什么、NCNN又是什么…等等这一系列科普这里就完全不说了，牵扯实在太多，通过其他帖子有一定的积累后，看这篇就相对容易了。

本文核心：把一个目标检测模型跑到手机上

整个工作分以下几个阶段：

1、训练得到一个目标检测模型

目前可以做目标检测的模型有很多，比如R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、SSD、MobileNet-SSD、Mask R-CNN、YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3等等。

本文选择的是YOLOv2_tiny，原因有YOLO快，简单比较好用，而且DarkNet的源码去看看还是比较有意思的，这里使用的是YOLOv2的tiny版本，网络更小一些，毕竟我们最终是要跑在手机上，嵌入式终端设别就那么点硬件资源。

具体怎么做，看我这篇帖子：Caffe–实现YOLOv2目标检测 https://blog.csdn.net/lwplwf/article/details/83011667
一些实现细节，源码，脚本等我都准备好了，按帖子里直接下载用就行，我自己也重新下载试了一遍，没问题，有问题的话评论区喊我。

2、模型在NCNN下跑起来

在1阶段中，训练得到了DarkNet下的.cfg模型结构文件和.weights模型权重文件，然后转换为Caffe下的.prototxt模型结构文件和.caffemodel模型权重文件。

（1）安装编译ncnn（Ubuntu16.04）

下载ncnn：

git clone https://github.com/Tencent/ncnn

进入ncnn根目录，执行命令：

mkdir -p build
cd build
cmake ..

在这里插入图片描述

make -j8

在这里插入图片描述

（2）将caffemodel和prototxt转换为param和bin

NCNN框架中网络定义文件为.param文件，权值文件为.bin文件，可以通过NCNN中自带的工具进行转换。

1）将1阶段得到的yolov2_tiny_3.prototxt和yolov2_tiny_3.caffemodel两个文件放到ncnn-master/build/tools/caffe目录下。
2）需要修改一下yolov2_tiny_3.prototxt文件
将最后一层

layer {
  name: "region1"
  type: "Region"
  bottom: "layer15-conv"
  top: "region1"
  region_param {
    classes: 3
    coords: 4
    boxes_of_each_grid: 5
    softmax: true
  }
}

修改为：

layer {
  name: "detection_out"
  type: "YoloDetectionOutput"
  bottom: "layer15-conv"
  top: "detection_out"
  include {
	phase: TEST
  }
  yolo_detection_output_param {
    num_classes: 3
    coords: 4
    confidence_threshold: 0.3
	nms_threshold: 0.45

    biases: 1.08
    biases: 1.19
    biases: 3.42
    biases: 4.41
    biases: 6.63
    biases: 11.38
    biases: 9.42
    biases: 5.11
    biases: 16.62
    biases: 10.52
  }
}

终端进入该目录执行命令：

./caffe2ncnn yolov2_tiny_3.prototxt yolov2_tiny_3.caffemodel yolov2_tiny_3.param yolov2_tiny_3.bin

在这里插入图片描述
（3）NCNN进行检测

修改NCNN根目录下CMakeLists.txt 文件
取消注释add_subdirectory(examples)
在这里插入图片描述
NCNN根目录下执行命令重新编译：
（以后修改NCNN源码后，都需要重新编译）

 cd build
 cmake ..
 make -j8

将之前生成的yolov2_tiny_3.param和yolov2_tiny_3.bin放到build/examples目录下。
终端进入该目录执行命令：

./yolov2 111.jpg

在这里插入图片描述

3、将NCNN跑到手机上

其实也可以选择在手机上跑OpenCV，然后使用OpenCV的dnn模块调用DarkNet，这样连Caffe都不需要经过，可是…太慢了…