比特大陆 SE5 边缘盒子 caffe SSD 模型量化部署指南

2023-12-28 03:40:02

本文由极智视界倾力打造，旨在为开发者提供比特大陆 SE5 边缘盒子 caffe SSD 检测模型量化和转换部署的详细指南。

本文将分步讲解如何针对 SE5 边缘盒子优化 caffe SSD 模型，并将其部署到设备上进行推理。通过采用量化技术，我们可以有效地降低模型大小和推理延迟，同时保持模型精度。

步骤 1：安装依赖项

首先，我们需要安装在 SE5 边缘盒子上运行 caffe SSD 模型所需的依赖项。

# 安装 Protobuf 编译器
sudo apt install protobuf-compiler

# 安装 Caffe
sudo apt install caffe-cuda

# 安装 OpenCV
sudo apt install libopencv-dev

步骤 2：获取 caffe SSD 模型

接下来，我们需要获取预训练的 caffe SSD 模型。可以使用以下命令下载模型：

wget https://github.com/BVLC/caffe/releases/download/v1.0/bvlc_googlenet.caffemodel
wget https://github.com/BVLC/caffe/releases/download/v1.0/deploy.prototxt.txt

步骤 3：量化模型

使用 caffe-quantizer 工具对模型进行量化：

caffe-quantizer \
    --model deploy.prototxt.txt \
    --weights bvlc_googlenet.caffemodel \
    --output quantized_model.caffemodel

步骤 4：转换模型

将量化后的模型转换为 OpenVINO 格式：

caffemodel2blob quantized_model.caffemodel quantized_model.blob
blob2xml quantized_model.blob quantized_model.xml

步骤 5：部署模型

将转换后的模型部署到 SE5 边缘盒子：

# 将模型复制到 SE5 边缘盒子
scp quantized_model.xml root@<SE5 IP 地址>:/opt/intel/openvino/deployment_tools/model_optimizer/

# 加载模型
ovmodel inference --model_path quantized_model.xml