本例程基于YOLOv5，在BM1684X上使用tpu_kernel的tpu_kernel_api_yolov5_detect_out算子对后处理进行加速，加速效果显著。
- 支持使用tpu_kernel进行后处理加速
- 支持BM1684X(x86 PCIe、SoC)
- 支持FP32、FP16(BM1684X)、INT8模型编译和推理
- 支持基于BMCV预处理C++推理
- 支持单batch和多batch模型推理
- 支持图片和视频测试
建议使用TPU-MLIR编译BModel，Pytorch模型在编译前要导出成onnx模型，如果您使用的tpu-mlir版本>=v1.3.0（即官网v23.07.01），可以直接使用torchscript模型。本例程暂不支持单输出模型，建议采用多输出模型，性能更优。多输出是指源模型最后N个卷积层的输出(N <= 8)，导出方法参考YOLOv5_tpukernel模型导出。
同时，您需要准备用于测试的数据集，如果量化模型，还要准备用于量化的数据集。
本例程在scripts目录下提供了相关模型和数据集的下载脚本download.sh，您也可以自己准备模型和数据集，并参考4. 模型编译进行模型转换。
# 安装unzip，若已安装请跳过，非ubuntu系统视情况使用yum或其他方式安装
sudo apt install unzip
chmod -R +x scripts/
./scripts/download.sh下载的模型包括：
./models
├── BM1684X
│ ├── yolov5s_tpukernel_fp32_1b.bmodel # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1684X的FP32 BModel，batch_size=1
│ ├── yolov5s_tpukernel_fp16_1b.bmodel # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1684X的FP16 BModel，batch_size=1
│ ├── yolov5s_tpukernel_int8_1b.bmodel # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1684X的INT8 BModel，batch_size=1
│ └── yolov5s_tpukernel_int8_4b.bmodel # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1684X的INT8 BModel，batch_size=4
└── onnx
└── yolov5s_tpukernel.onnx # 导出的onnx动态模型
下载的数据包括：
./datasets
├── test # 测试图片
├── test_car_person_1080P.mp4 # 测试视频
├── coco.names # coco类别名文件
├── coco128 # coco128数据集，用于模型量化
└── coco
├── val2017_1000 # coco val2017_1000数据集：coco val2017中随机抽取的1000张样本
└── instances_val2017_1000.json # coco val2017_1000数据集标签文件，用于计算精度评价指标
导出的模型需要编译成BModel才能在SOPHON TPU上运行，如果使用下载好的BModel可跳过本节。建议使用TPU-MLIR编译BModel。
模型编译前需要安装TPU-MLIR，具体可参考TPU-MLIR环境搭建。安装好后需在TPU-MLIR环境中进入例程目录。使用TPU-MLIR将onnx模型编译为BModel，具体方法可参考《TPU-MLIR快速入门手册》的“3. 编译ONNX模型”(请从算能官网相应版本的SDK中获取)。
- 生成FP32 BModel
本例程在scripts目录下提供了TPU-MLIR编译FP32 BModel的脚本，请注意修改gen_fp32bmodel_mlir.sh中的onnx模型路径、生成模型目录和输入大小shapes等参数，并在执行时指定BModel运行的目标平台（支持BM1684X），如：
./scripts/gen_fp32bmodel_mlir.sh bm1684x执行上述命令会在models/BM1684X/下生成yolov5s_tpukernel_fp32_1b.bmodel文件，即转换好的FP32 BModel。
- 生成FP16 BModel
本例程在scripts目录下提供了TPU-MLIR编译FP16 BModel的脚本，请注意修改gen_fp16bmodel_mlir.sh中的onnx模型路径、生成模型目录和输入大小shapes等参数，并在执行时指定BModel运行的目标平台（支持BM1684X），如：
./scripts/gen_fp16bmodel_mlir.sh bm1684x执行上述命令会在models/BM1684X/下生成yolov5s_tpukernel_fp16_1b.bmodel文件，即转换好的FP16 BModel。
- 生成INT8 BModel
本例程在scripts目录下提供了量化INT8 BModel的脚本，请注意修改gen_int8bmodel_mlir.sh中的onnx模型路径、生成模型目录和输入大小shapes等参数，在执行时输入BModel的目标平台（支持BM1684X），如：
./scripts/gen_int8bmodel_mlir.sh bm1684x上述脚本会在models/BM1684X下生成yolov5s_tpukernel_int8_1b.bmodel等文件，即转换好的INT8 BModel。
首先，参考C++例程或者Python例程推理要测试的数据集，生成预测的json文件，注意修改数据集(datasets/coco/val2017_1000)和相关参数(conf_thresh=0.1、nms_thresh=0.6)。
然后，使用tools目录下的eval_coco.py脚本，将测试生成的json文件与测试集标签json文件进行对比，计算出目标检测的评价指标，命令如下：
# 安装pycocotools，若已安装请跳过
pip3 install pycocotools
# 请根据实际情况修改程序路径和json文件路径
python3 tools/eval_coco.py --gt_path datasets/coco/instances_val2017_1000.json --result_json cpp/yolov5_bmcv/results/yolov5s_tpukernel_fp32_1b.bmodel_val2017_1000_bmcv_cpp_result.json在coco/val2017_1000数据集上，精度测试结果如下：
| 测试平台 | 测试程序 | 测试模型 | AP@IoU=0.5:0.95 | AP@IoU=0.5 |
|---|---|---|---|---|
| BM1684X PCIe | yolov5_opencv.py | yolov5s_v6.1_3output_fp32_1b.bmodel | 0.353 | 0.536 |
| BM1684X PCIe | yolov5_opencv.py | yolov5s_v6.1_3output_fp16_1b.bmodel | 0.353 | 0.536 |
| BM1684X PCIe | yolov5_opencv.py | yolov5s_v6.1_3output_int8_1b.bmodel | 0.339 | 0.527 |
| BM1684X PCIe | yolov5_bmcv.py | yolov5s_v6.1_3output_fp32_1b.bmodel | 0.351 | 0.532 |
| BM1684X PCIe | yolov5_bmcv.py | yolov5s_v6.1_3output_fp16_1b.bmodel | 0.351 | 0.532 |
| BM1684X PCIe | yolov5_bmcv.py | yolov5s_v6.1_3output_int8_1b.bmodel | 0.334 | 0.520 |
| BM1684X PCIe | yolov5_bmcv.pcie | yolov5s_v6.1_3output_fp32_1b.bmodel | 0.351 | 0.536 |
| BM1684X PCIe | yolov5_bmcv.pcie | yolov5s_v6.1_3output_fp16_1b.bmodel | 0.351 | 0.535 |
| BM1684X PCIe | yolov5_bmcv.pcie | yolov5s_v6.1_3output_int8_1b.bmodel | 0.337 | 0.526 |
| BM1684X PCIe | yolov5_sail.pcie | yolov5s_v6.1_3output_fp32_1b.bmodel | 0.351 | 0.536 |
| BM1684X PCIe | yolov5_sail.pcie | yolov5s_v6.1_3output_fp16_1b.bmodel | 0.351 | 0.535 |
| BM1684X PCIe | yolov5_sail.pcie | yolov5s_v6.1_3output_int8_1b.bmodel | 0.337 | 0.526 |
测试说明：
- batch_size=4和batch_size=1的模型精度一致；
- SoC和PCIe的模型精度一致；
- AP@IoU=0.5:0.95为area=all对应的指标。
- 为避免因检测框输出太多导致TPU内存超限，这里强制设置
conf_thresh和nms_thresh>=0.1，同样的参数下(nms_thresh=0.6，conf_thresh=0.1)，原YOLOv5例程fp32模型的AP@IoU=0.5:0.95=0.345。
使用bmrt_test测试模型的理论性能：
# 请根据实际情况修改要测试的bmodel路径和devid参数
bmrt_test --bmodel models/BM1684X/yolov5s_tpukernel_fp32_1b.bmodel测试结果中的calculate time就是模型推理的时间，多batch size模型应当除以相应的batch size才是每张图片的理论推理时间。
测试各个模型的理论推理时间，结果如下：
| 测试模型 | calculate time(ms) |
|---|---|
| BM1684X/yolov5s_tpukernel_fp32_1b.bmodel | 19.6 |
| BM1684X/yolov5s_tpukernel_fp16_1b.bmodel | 6.2 |
| BM1684X/yolov5s_tpukernel_int8_1b.bmodel | 3.4 |
| BM1684X/yolov5s_tpukernel_int8_4b.bmodel | 3.2 |
测试说明：
- 性能测试结果具有一定的波动性；
calculate time已折算为平均每张图片的推理时间；- SoC和PCIe的测试结果基本一致。
参考C++例程运行程序，并查看统计的解码时间、预处理时间、推理时间、后处理时间。C++例程打印的预处理时间、推理时间、后处理时间为整个batch处理的时间，需除以相应的batch size才是每张图片的处理时间。
在不同的测试平台上，使用不同的例程、模型测试datasets/coco/val2017_1000，conf_thresh=0.5，nms_thresh=0.5，性能测试结果如下：
| 测试平台 | 测试程序 | 测试模型 | decode_time | preprocess_time | inference_time | postprocess_time |
|---|---|---|---|---|---|---|
| BM1684X SoC | yolov5_opencv.py | yolov5s_tpukernel_fp32_1b.bmodel | 15.0 | 22.4 | 36.16 | 2.18 |
| BM1684X SoC | yolov5_opencv.py | yolov5s_tpukernel_fp16_1b.bmodel | 15.0 | 22.4 | 22.74 | 2.18 |
| BM1684X SoC | yolov5_opencv.py | yolov5s_tpukernel_int8_1b.bmodel | 15.0 | 22.4 | 20.16 | 2.18 |
| BM1684X SoC | yolov5_opencv.py | yolov5s_tpukernel_int8_4b.bmodel | 15.0 | 23.1 | 5.03 | 2.18 |
| BM1684X SoC | yolov5_bmcv.py | yolov5s_tpukernel_fp32_1b.bmodel | 3.1 | 2.4 | 25.42 | 2.18 |
| BM1684X SoC | yolov5_bmcv.py | yolov5s_tpukernel_fp16_1b.bmodel | 3.1 | 2.4 | 11.92 | 2.18 |
| BM1684X SoC | yolov5_bmcv.py | yolov5s_tpukernel_int8_1b.bmodel | 3.1 | 2.4 | 9.05 | 2.18 |
| BM1684X SoC | yolov5_bmcv.py | yolov5s_tpukernel_int8_4b.bmodel | 2.9 | 2.3 | 8.21 | 2.18 |
| BM1684X SoC | yolov5_bmcv.soc | yolov5s_tpukernel_fp32_1b.bmodel | 4.7 | 0.8 | 19.67 | 1.20 |
| BM1684X SoC | yolov5_bmcv.soc | yolov5s_tpukernel_fp16_1b.bmodel | 4.7 | 0.8 | 6.27 | 1.20 |
| BM1684X SoC | yolov5_bmcv.soc | yolov5s_tpukernel_int8_1b.bmodel | 4.7 | 0.8 | 3.40 | 1.20 |
| BM1684X SoC | yolov5_bmcv.soc | yolov5s_tpukernel_int8_4b.bmodel | 4.7 | 0.8 | 3.17 | 1.20 |
| BM1684X SoC | yolov5_sail.soc | yolov5s_tpukernel_fp32_1b.bmodel | 2.8 | 3.1 | 19.70 | 1.38 |
| BM1684X SoC | yolov5_sail.soc | yolov5s_tpukernel_fp16_1b.bmodel | 2.8 | 3.1 | 6.30 | 1.38 |
| BM1684X SoC | yolov5_sail.soc | yolov5s_tpukernel_int8_1b.bmodel | 2.8 | 3.1 | 3.41 | 1.38 |
| BM1684X SoC | yolov5_sail.soc | yolov5s_tpukernel_int8_4b.bmodel | 2.6 | 2.5 | 3.18 | 1.38 |
测试说明：
- 时间单位均为毫秒(ms)，统计的时间均为平均每张图片处理的时间；
- 性能测试结果具有一定的波动性，建议多次测试取平均值；
- 1684X SoC的主控处理器均为8核 ARM A53 42320 DMIPS @2.3GHz，PCIe上的性能由于处理器的不同可能存在较大差异；
- 图片分辨率对解码时间影响较大，推理结果对后处理时间影响较大，不同的测试图片可能存在较大差异，不同的阈值对后处理时间影响较大。
请参考FAQ查看一些常见的问题与解答。