资料介绍
描述
该项目使用ResNet50作为训练网络,使用已经标注关键点的手部图像作为训练集,使用Pytorch作为训练模型的工具。然后通过 Xilinx 提供的 Vitis AI 工具对该模型进行量化、编译和部署在 Xilinx KV260 Vision AI Starter Kit 中。该程序是对手部21个关键点的测试,测试图像如下图所示。
1 关于 ResNet
ResNet 于 2015 年提出并因其“简单实用”而在 ImageNet 竞赛分类任务中获得第一名,此后许多方法都建立在 ResNet50 或 ResNet101 上用于检测、分割和识别。检测、分割、识别等领域一直在使用ResNet。
2 数据集
该数据集包括网络图像和数据集<>,用于过滤一些动作重复低的图像进行生产,有49、062个样本。
感谢“Massive Multi-view 3D Hand Pose Dataset”数据集的贡献者:Francisco Gomez-Donoso、Sergio Orts-Escolano 和 Miguel Cazorla。“海量多视图 3D 手部姿势数据集”。arXiv 电子版 1707.03742,2017 年 7 月。
3 培训
对于模型训练,我使用了上述公开可用的数据集。我通过 PyTorch 为 ResNet50 实现了网络,并使用 RTX 3070Ti 作为 GPU 油门来获取 PyTorch 模型(.pth 文件)。我准备了5张自己手上的照片来测试模型的训练,图片如下图所示。
4 配置 Vitis AI
Vitis AI 库是一组高级库和 API,旨在使用 DPU 高效执行 AI 推理。它使用 Vitis 运行时统一 API 构建在 Vitis AI 运行时之上,以提供对 XRT 的完整支持。
Vitis AI 库通过封装大量高效、高质量的神经网络,提供易于使用且统一的界面。Vitis AI 库让您可以专注于开发自己的应用程序,而不是底层硬件。
参考 Vitis AI 用户指南(UG1414),我们可以在上位机上快速配置环境,如下图所示。
5 使用 Vitis AI 量化工具量化模型
Vitis AI 量词当前支持 TensorFlow(1.x 和 2.x)、PyTorch 和 Caffe。由于我们使用的是 PyTorch,因此需要安装 vai_q_pytorch。在这里使用 Docker 容器安装它似乎更容易。请注意,在创建独立的 Conda vai_q_pytorch 环境之前,我们需要进入 vitis-ai-pytorch 环境。使用以下命令进行安装。
/opt/vitis_ai/scripts/replace_pytorch.sh new_conda_env_name
然后我们将 petalinux 固件烧录到 Xilinx KV260 Vision AI 套件中包含的 SD 卡中(感谢 Xilinx 为参与者提供的硬件支持。虽然小 SD 卡的价格非常低,但足够看到 Xilinx 正在考虑用户的观点)。确保没有先连接USB数据线、以太网线、直流电源线。
在电脑上安装 MobaXterm 软件,新建一个串口通讯任务。插入USB数据线电脑会弹出两个串口,我们选择COM号小号作为USB通讯接口,波特率选择115200建立连接。
插上直流电源后,我们可以从串口界面观察petalinux的启动过程。配置密码后,我们使用命令“sudo addr show”来查看 IP 地址(见下文)。我们通过 MobaXterm 软件与 KV260 建立 SSH 连接,用于以后的数据传输。
配置完成后,我们为 vai_q_pytorch 准备输入文件。第一个文件是预训练的 PyTorch 模型,通常是 PTH 文件。第二个是包含浮点模型结构定义的 Python 脚本。第三个是训练数据集的一个子集,包含 100 到 1000 张用于定量测试的图像。三个文件准备好后,我们使用“--quant_mode calib”运行命令来量化模型。在运行期间,会跳过日志日志中显示的损失和准确度。Vitis AI 编译器的 xmodel 文件位于输出目录中。/量化结果。该文件可用于部署到 FPGA。
6编译、部署和运行
对于 PyTorch,量化器 NNDCT 直接以 XIR 格式输出量化模型。请使用vai_c_xir 编译它。
vai_c_xir -x /PATH/TO/quantized.xmodel -a /PATH/TO/arch.json -o /OUTPUTPATH -n 网络名
之后就可以部署模型来观察实际检测效果如图9,尽情享受吧!
- RK3588主板规格书 商显 安防 智能终端 人脸识别 工业控制 边缘计算
- 边缘计算开源项目概述
- 基于Kinect传感器的动态手势识别方法 20次下载
- 基于DSSD网络的静态手势实时识别方法 11次下载
- 改进的多尺度深度网络手势识别模型 8次下载
- 基于改进YOLOv的静态手势实时识别方法 9次下载
- 基于自适应多分类器融合的手势识别方法 10次下载
- 手势识别,计算机是怎么实现的呢?资料下载
- 结合云计算与边缘计算的云边协同综述 27次下载
- 基于边缘计算的组合拍卖式任务卸载机制 4次下载
- 一种云辅助移动边缘计算的计算卸载策略 23次下载
- 手势识别系统的程序和资料说明 12次下载
- 如何使用光流计算和DTW算法进行动态手势识别研究与实现论文 33次下载
- 基于加锁机制的静态手势识别运动中的手势 0次下载
- 基于肌点信号的识别手势系统 7次下载
- 边缘计算和边缘智能计算区别 747次阅读
- 如何在IoT物联网中使用边缘计算? 1599次阅读
- MLPerf世界纪录威廉希尔官方网站 分享:优化卷积合并算法提升Resnet50推理性能 1581次阅读
- 一文简谈边缘计算和边缘人工智能 4495次阅读
- 智慧病房手势识别解决方案 2032次阅读
- 基于视觉的手势识别系统的设计与研究 4255次阅读
- 什么是坚固型边缘计算机?边缘计算的计算机硬件需求是什么? 2997次阅读
- 阐述边缘计算服务的优势 2294次阅读
- 什么是边缘计算?边缘计算的优点和资料说明 5325次阅读
- 什么是边缘计算?边缘计算中的芯片机遇 1.5w次阅读
- 边缘计算和物联网的关系 边缘计算的五大优势 1.5w次阅读
- 什么是边缘计算?边缘计算的类型 7250次阅读
- 边缘计算解决的难题有哪些 5103次阅读
- 基于电场感应原理的3D手势识别威廉希尔官方网站 ,你会玩吗? 5505次阅读
- 欧姆龙开发出可识别手部动作的“手势识别威廉希尔官方网站 ” 1965次阅读
下载排行
本周
- 1山景DSP芯片AP8248A2数据手册
- 1.06 MB | 532次下载 | 免费
- 2RK3399完整板原理图(支持平板,盒子VR)
- 3.28 MB | 339次下载 | 免费
- 3TC358743XBG评估板参考手册
- 1.36 MB | 330次下载 | 免费
- 4DFM软件使用教程
- 0.84 MB | 295次下载 | 免费
- 5元宇宙深度解析—未来的未来-风口还是泡沫
- 6.40 MB | 227次下载 | 免费
- 6迪文DGUS开发指南
- 31.67 MB | 194次下载 | 免费
- 7元宇宙底层硬件系列报告
- 13.42 MB | 182次下载 | 免费
- 8FP5207XR-G1中文应用手册
- 1.09 MB | 178次下载 | 免费
本月
- 1OrCAD10.5下载OrCAD10.5中文版软件
- 0.00 MB | 234315次下载 | 免费
- 2555集成电路应用800例(新编版)
- 0.00 MB | 33566次下载 | 免费
- 3接口电路图大全
- 未知 | 30323次下载 | 免费
- 4开关电源设计实例指南
- 未知 | 21549次下载 | 免费
- 5电气工程师手册免费下载(新编第二版pdf电子书)
- 0.00 MB | 15349次下载 | 免费
- 6数字电路基础pdf(下载)
- 未知 | 13750次下载 | 免费
- 7电子制作实例集锦 下载
- 未知 | 8113次下载 | 免费
- 8《LED驱动电路设计》 温德尔著
- 0.00 MB | 6656次下载 | 免费
总榜
- 1matlab软件下载入口
- 未知 | 935054次下载 | 免费
- 2protel99se软件下载(可英文版转中文版)
- 78.1 MB | 537798次下载 | 免费
- 3MATLAB 7.1 下载 (含软件介绍)
- 未知 | 420027次下载 | 免费
- 4OrCAD10.5下载OrCAD10.5中文版软件
- 0.00 MB | 234315次下载 | 免费
- 5Altium DXP2002下载入口
- 未知 | 233046次下载 | 免费
- 6电路仿真软件multisim 10.0免费下载
- 340992 | 191187次下载 | 免费
- 7十天学会AVR单片机与C语言视频教程 下载
- 158M | 183279次下载 | 免费
- 8proe5.0野火版下载(中文版免费下载)
- 未知 | 138040次下载 | 免费
评论
查看更多