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YOLOv5

目录

1. 简介

​YOLOv5是非常经典的基于anchor的One Stage目标检测算法，因其优秀的精度和速度表现，在工程实践应用中获得了非常广泛的应用。本例程对​YOLOv5官方开源仓库v6.1版本的模型和算法进行移植，使之能在SOPHON BM1684\BM1684X\BM1688上进行推理测试。

2. 特性

  • 支持BM1688(SoC)，BM1684X(x86 PCIe、SoC)，BM1684(x86 PCIe、SoC)
  • 支持FP32、FP16(BM1684X、BM1688)、INT8模型推理
  • 支持C++多线程，前后处理推理并行的pipeline推理
  • 支持单batch和多batch模型推理
  • 支持图片和视频测试

3. 准备模型与数据

参考sophon-demo yolov5模型编译

4. 模型编译

参考sophon-demo yolov5模型编译

5. 例程测试

6. 精度测试

6.1 测试方法

首先，参考C++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=0.001、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/yolov5.json

6.2 测试结果

在coco2017val_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
BM1684 PCIe yolov5_bmcv.pcie yolov5s_v6.1_3output_fp32_1b.bmodel 0.375 0.573
BM1684 PCIe yolov5_bmcv.pcie yolov5s_v6.1_3output_int8_1b.bmodel 0.339 0.544
BM1684X PCIe yolov5_bmcv.pcie yolov5s_v6.1_3output_fp32_1b.bmodel 0.375 0.573
BM1684X PCIe yolov5_bmcv.pcie yolov5s_v6.1_3output_fp16_1b.bmodel 0.375 0.573
BM1684X PCIe yolov5_bmcv.pcie yolov5s_v6.1_3output_int8_1b.bmodel 0.358 0.562
BM1688 soc yolov5_bmcv.soc yolov5s_v6.1_3output_fp32_1b.bmodel 0.375 0.573
BM1688 soc yolov5_bmcv.soc yolov5s_v6.1_3output_fp16_1b.bmodel 0.375 0.573
BM1688 soc yolov5_bmcv.soc yolov5s_v6.1_3output_int8_1b.bmodel 0.355 0.565

测试说明：

  1. batch_size=4和batch_size=1的模型精度一致；
  2. 由于sdk版本之间可能存在差异，实际运行结果与本表有<0.01的精度误差是正常的；
  3. AP@IoU=0.5:0.95为area=all对应的指标。

7. 性能测试

7.1 bmrt_test

参考sophon-demo yolov5性能测试

7.2 程序运行性能

参考C++例程运行程序，并查看统计的fps。

在不同的测试平台上，使用不同的例程、模型测试datasets/test_car_person_1080P.mp4，conf_thresh=0.5，nms_thresh=0.5，4预处理线程，8推理线程，性能测试结果如下：

测试平台 测试程序 测试模型 config 路数 tpu利用率(%) 设备内存(MB) cpu利用率(%) 系统内存(MB) fps
SE5-16 yolov5_bmcv.soc yolov5s_v6.1_3output_fp32_1b.bmodel config_se5.json 16 90~100 1650~1750 80~100 190~210 42
SE5-16 yolov5_bmcv.soc yolov5s_v6.1_3output_int8_1b.bmodel config_se5.json 16 85~100 1490~1520 150~180 190~210 77
SE5-16 yolov5_bmcv.soc yolov5s_v6.1_3output_int8_4b.bmodel config_se5.json 16 75~95 2800~2900 270~310 190~210 129
SE7-32 yolov5_bmcv.soc yolov5s_v6.1_3output_fp32_1b.bmodel config_se7.json 32 90~100 2220~2270 70~100 220~250 35
SE7-32 yolov5_bmcv.soc yolov5s_v6.1_3output_fp16_1b.bmodel config_se7.json 32 75~90 2220~2260 190~230 220~250 95
SE7-32 yolov5_bmcv.soc yolov5s_v6.1_3output_int8_1b.bmodel config_se7.json 32 60~80 2230~2260 350~400 230~250 167
SE7-32 yolov5_bmcv.soc yolov5s_v6.1_3output_int8_4b.bmodel config_se7.json 32 60~85 4180~4250 390~430 230~250 180
SE9-8 yolov5_bmcv.soc yolov5s_v6.1_3output_int8_4b_2core.bmodel config_se9-8.json 8 70~90 1650~1800 250~300 160~190 91
SE9-16 yolov5_bmcv.soc yolov5s_v6.1_3output_int8_4b_2core.bmodel config_se9-16.json 16 60~75 4300~4500 390~470 200~220 132

测试说明：

  1. 性能测试结果具有一定的波动性，建议多次测试取平均值；
  2. BM1684/1684X SoC的主控处理器均为8核 ARM A53 42320 DMIPS @2.3GHz，SE9-16的主控处理器为8核[email protected]，PCIe上的性能由于处理器的不同可能存在较大差异；
  3. 各项指标的查看方式可以参考测试指标查看方式

8. FAQ

其他问题请参考FAQ查看一些常见的问题与解答。