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【树莓派4B】darknet-nnpack的安装及使用

2023-11-20

前言

darknet-nnpack是针对Arm处理器进行优化的YOLO版本，虽然只能执行YOLO-tiny，但是不需要GPU即可运行，使用YOLOv3-tiny模型预测用时约为1~1.2s，是树莓派的合适之选。


步骤

备选方法：直接下载 配置好环境的树莓派系统镜像。安装好系统后即完成环境配置。

下面介绍手动配置的方法。

1. 下载依赖项

sudo apt-get install -y cmake make

2. 安装NNPACK-darknet

首先，进入安放文件的文件夹。

下载并编译NNPACK-darknet

git clone https://github.com/mrhosseini/NNPACK-darknet
mkdir build
cd build
cmake .. -DCMAKE_C_FLAGS=-march=armv6k
make

退回NNPACK-darknet文件夹后配置环境变量

cd ..
sudo cp `find . -name "*.a" ` /usr/lib/
sudo cp include/nnpack.h /usr/include/
sudo cp deps/pthreadpool/include/pthreadpool.h /usr/include/

过程中如有报错请参见文末错误处理章节。


3. 下载darknet-nnpack

安装依赖项

sudo apt-get install -y clang

下载并编译darknet-nnpack

git clone https://github.com/digitalbrain79/darknet-nnpack.git
cd darknet-nnpack

如果需要和OpenCV结合的话，首先确保安装了OpenCV，具体的安装方法参见：树莓派下载OpenCV。

然后，编辑Makefile文件，将文件开头的OPENCV=0改为OPENCV=1。
在这里插入图片描述

进行编译

make

过程中如有报错请参见文末错误处理章节。


4. 使用YOLO进行预测

可以用来检测图像和视频。命令分别是
图像：./darknet detector test xxx
视频：./darknet detector demo xxx

过程中如有报错请参见文末错误处理章节。

检测图像

因为默认是coco数据集（80个分类），所以这里也用对应的coco数据集的权重文件，否则需要特别修改分类数量来对应起来。

下载yolov3-tiny.weights权重文件

wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3-tiny.weights

在darknet-nnpack目录下，输入命令开始预测

./darknet detect cfg/yolov3-tiny.cfg yolov3-tiny.weights data/dog.jpg

在这里插入图片描述

因为没有安装opencv，所以需要手动打开预测结果图predictions.jpg。

效果如下
在这里插入图片描述
yolo v3也可以使用，不过极其慢，用了几分钟才出结果，但准确度确实比起tiny版本高不少。
在这里插入图片描述


检测视频

./darknet detector demo ./cfg/coco.data ./cfg/yolov3-tiny.cfg ./yolov3-tiny.weights <视频文件路径> -i 0 -thresh 0.25

如果出现Video-stream stopped!则说明文件路径错误，导致检测出文件不存在。

检测视频流

这里介绍结合IP摄像头的视频流检测。相同分辨率、帧率的视频流往往比视频的检测速度要快，可能的解释是视频文件往往经过压缩，解压缩步骤需要额外耗时。

手机安装IP Camera，打开rtsp服务器，开始推送视频流。

树莓派进入darknet-nnpack目录

下载权重文件

wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3-tiny.weights

开始预测

# ./darknet detector demo <预测用数据路径> <配置文件路径> <权重文件路径> rtsp://<用户名>:<密码>@<ip地址>:<端口/<后缀> -i 0 -thresh <可信度threshold>
./darknet detector demo ./cfg/coco.data ./cfg/yolov3-tiny.cfg ./yolov3-tiny.weights rtsp://admin:admin@172.20.9.53:8554/live -i 0 -thresh 0.25

不过非常的慢，FPS只有0.1。

可能的替代方案：

  1. 自行编写代码
  2. 奇怪的是有位博主在树莓派4B上跑darknet-nnpack，使用yolov3-tiny能达到每秒2帧：在树莓派RaspberryPi上构建Darknet。已知的不同是使用的系统不同：Debian 11 Bullseye（本文）VS Debian 10 buster（他的），但不排除其他可能性
  3. YOLO-fastest（参见YOLO-fastest作者在知乎上的介绍文章）
  4. 使用Movidius NCS + OpenVINO（YOLO and Tiny-YOLO object detection on the Raspberry Pi and Movidius NCS）

错误处理

make 时报错 undefined reference to `cpuinfo_deinitialize’

原因是在cmake步骤中，没有指定系统架构。解决办法如下：

情况一：编译NNPACK-darknet时出现此问题

进入NNPACK-darknet/build文件夹中，带上参数-DCMAKE_C_FLAGS=-march=armv6k重新cmake，然后再次make。

cmake .. -DCMAKE_C_FLAGS=-march=armv6k
make

情况二：编译darknet-nnpack时出现此问题

进入darknet-nnpack文件夹中，带上参数-DCMAKE_C_FLAGS=-march=armv6k重新cmake，然后再次make。

cmake .. -DCMAKE_C_FLAGS=-march=armv6k
make

检测视频时出现 Video-stream stopped!

视频文件路径错误导致检测出文件不存在。


报错 segment fault

可能是检测图片和检测视频的命令用错了。

图像：./darknet detector test xxx
视频：./darknet detector demo xxx


附录：配置、权重文件下载

更多COCO数据集的weights及cfg文件可以从YOLO官网下载
在这里插入图片描述

VOC权重文件可以在digitalbrain79/darknet-nnpack - github页面下载

在这里插入图片描述


参考链接

Raspberry Pi學習筆記（二十七）：在Pi上執行YOLOv3

digitalbrain79/darknet-nnpack

mrhosseini/NNPACK-darknet

Make error #189

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树莓派

darknetnnpack

YOLO

undefined

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