发烧友实测 | iMX8MP开发板移植官方NPU TensorFlow例程

飞凌-marketing

作者｜donatello1996

来源 | 电子发烧友

题图｜飞凌嵌入式

原文链接：https://www.forlinx.com/article_view_809.html

iMX8MPlus 核心板： https://www.forlinx.com/product/136.html

. `# D9 o3 h  N: c/ H+ b
2 ?) h& I4 w2 Q1 ^9 ?0 u! J# b

飞凌嵌入式OKMX8MP-C开发板基于NXP i.MX 8M Plus处理器开发设计，该系列处理器专注于机器学习与视觉、高级多媒体以及具有高可靠性的工业自动化。旨在满足智慧城市、工业互联网、智能医疗、智慧交通等应用的需求。强大的四核或双核Arm® Cortex®-A53处理器，主频高达1.6GHz，带有神经处理单元(NPU)，最高运行速率可达2.3TOPS。

! t' X4 P% g- ~1 v6 p; }/ N* @

本文采用的硬件板卡为飞凌嵌入式OKMX8MP-C开发板，系统版本Linux5.4.70+Qt5.15.0，主要介绍移植官方NPU TensorFlow例程。

一、 NPU的图像识别例程

在OKMX8MP-C 开发板提供的产品使用手册中，有一章是针对 iMX8MP 板上NPU的图像识别例程，位于EMMC分区的/usr/bin/tensoRFlow-lite-2.3.1/examples，我将EMMC分区mount为了/media分区，找到对应的例程位置。

5 h% q# c* w7 }7 E& T
+ O; L& z. }- t% A- z8 j) T

将 iMX8MP 开发板切换到EMMC启动，进入/usr/bin/tensorflow-lite-2.3.1/examples/目录下，运行测试example：

再将 iMX8MP 开发板切回TF卡系统运行，提示报错，label_image程序的nnapi需要动态链接库支持：

9 }0 `, b$ C0 k, Y/ J4 g  i$ s

1. libm-2.30.so
   
2. libneuralnetworks.so.1.1.9
   7 l( U% p- G$ m- ^6 k
3. libnnrt.so.1.1.9
   . ^0 x, e3 W- S8 D
4. libArchModelSw.so
   $ G& V) l7 T% h/ o& z
5. libGAL.so
   
6. libNNArchPerf.so
   7 A6 A8 p* N" F) [: S4 [2 F; F! Y
7. libOpenVX.so.1.3.0
   
8. libovxlib.so.1.1.0
   2 f6 p: u2 C6 L# M2 k& ~3 O
9. libVSC.so

复制代码

7 j* G  k" S+ \$ e1 t( ^9 p

其中libm-2.30.so被链接为ld-linux-aarch64.so.1，位于/usr/lib/aarch64-linux-gnu/目录下，若在移植后的目标系统的/usr/lib/aarch64-linux-gnu/下没有该库文件的话，是会在运行时提示报错的。将上述所有动态链接库复制到正确位置(/usr/lib和/usr/lib/aarch64-linux-gnu/)，再次运行：

+ o1 x: w. ^2 R4 p" X( I- _

可以看到没有任何报错，运行库环境移植成功，接下来可以在 iMX8MP 开发板上愉快地进行tensorflow例程的玩耍了。

二、TensorFlow例程验证

飞凌嵌入式iMX8MP官方资料中提供了许多测试例程，先用官方DEMO做一下验证，其验证结果如下。

9 }+ e7 |) |2 p

1. 0.780392: 653 military unIForm
   
2. 0.105882: 907 Windsor tie
   ; ?$ V1 k& Y! Q! K# V5 t
3. 0.0156863: 458 bow tie
   ! O4 \% l# R5 n/ D0 {" H" V
4. 0.0117647: 466 bulletproof vest
   ) ~) ^  A/ H# e3 |% ^, b6 n
5. 0.00784314: 835 suit

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78%结果吻合陆军制服，10%结果吻合温莎领带，1%结果吻合领结，1%结果吻合防弹背心，不到1%结果吻合西装，总的来说这个结果还是挺令人满意的，NPU的算力确实还可以，多次运行程序，得出的结果完全相同，说明 iMX8MP NPU计算时使用的是固定的/静态的图像识别库。

我这边突发奇想，用这个Demo去测一下我自己的论坛头像，看看结果：

. O# k1 n, e& B6 e3 J5 H! n

6 R8 R. C) {* G: ?" a0 b

1. 0.352941: 274 dingo
   $ O) O% D- D- g$ V
2. 0.254902: 265 Cardigan
   
3. 0.184314: 264 Pembroke
   
4. 0.0666667: 163 beagle
   3 h6 w1 D6 E5 S3 X
5. 0.0156863: 354 gazelle

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35%的野狗，25%的毛衣，18%的Pembroke？？？，6%的小猎犬（beagle），1%的羚羊，看到羚羊（gazelle）我属实蚌埠住了，哈哈。

再来试试另外几张图片，为了检验iMX8MP NPU的人工智能算力到底行不行，集齐了十张图，豪华尊享。由于源码不开放，所以无法移植源码到自己的例程中：

% b4 Y& ]% ]4 S$ z1 e! J

0 N# ?' R# t% W( `% o/ e6 M5 e

1. 0.160784: 639 maillot
   
2. 0.137255: 436 bathtub
   
3. 0.117647: 886 velvet
   
4. 0.0705882: 586 hair spray
   " _: ]6 E% v" k1 C+ a
5. 0.0509804: 440 bearskin

复制代码

. S% u3 _# c* O& o5 O2 Y

4 j% N9 d# w+ y; E0 p4 M' X+ L

1. 0.972549: 644 mask
   # w) B# _* V, E
2. 0.00392157: 918 comic book
   7 M' p+ D' ~( F1 @* j( S- H
3. 0.00392157: 904 wig
   
4. 0.00392157: 797 ski mask
   ; h8 J$ a" e: K; x& |1 b
5. 0.00392157: 732 plunger
   7 R  V; L; |  z

复制代码

: {. t8 I% d1 |) T

1 R; K! q* t$ {1 N0 c5 a

1. 0.380392: 583 grocery store
   
2. 0.321569: 957 custard apple
   
3. 0.0862745: 955 banana
   
4. 0.0352941: 956 jackfruit
   
5. 0.027451: 954 pineapple

复制代码

7 v/ }; C7 y6 m& W' y' q) B

1. 0.254902: 918 comic book
     t! w/ L+ t8 \: b/ P) P
2. 0.0470588: 771 running shoe
   
3. 0.0470588: 474 can opener
   8 C2 t2 N+ j* g9 Y4 m" N! J% ?
4. 0.0470588: 412 apron
   
5. 0.0392157: 794 shower cap

复制代码

3 _# g- J- Z, o- ]2 H: p% L

1. 0.52549: 922 book jacket
   
2. 0.0705882: 788 shield
   
3. 0.0705882: 452 bolo tie
   
4. 0.0588235: 627 lighter
   
5. 0.0352941: 701 ** towel

复制代码

1. 0.121569: 656 miniskirt
   
2. 0.054902: 835 suit
   
3. 0.0470588: 852 television
   1 u6 x0 ~! Q- P5 i3 @+ j" X
4. 0.0470588: 440 bearskin
   
5. 0.0392157: 679 neck brace

复制代码

8 d6 X5 O! z/ {( G) @1 G. I( e

1. 0.65098: 918 comic book
   
2. 0.172549: 747 puck
   7 e. b, N6 \: ~' i# r4 y0 g1 q! M" y
3. 0.0196078: 922 book jacket
   & a' z$ t" L/ S% j8 ]# t- U2 U
4. 0.0196078: 723 ping-pong ball
   
5. 0.0117647: 806 soccer ball
   

复制代码

1. 
   
2. 0.678431: 918 comic book
     x$ ^& ]$ B' d3 x4 X& T
3. 0.0784314: 418 balloon
   3 F$ o, h/ h; _
4. 0.0470588: 880 umbrella
   
5. 0.0470588: 722 pillow
   
6. 0.0156863: 644 mask

复制代码

1. 0.184314: 585 hair slide
   & Z9 F- m6 A9 |  q  Q
2. 0.156863: 794 shower cap
   % ?8 n$ ~% k* U! X) v
3. 0.0941176: 797 ski mask
   
4. 0.0431373: 644 mask
   
5. 0.0352941: 571 gasmask

复制代码

十张图片的识别结果均以编码方式呈现，从识别的概率结果来看，飞凌的这款 iMX8MP 开发板的NPU的算力还是非常强的。

: e% D8 W0 \+ _7 C9 K' _

据官方介绍，i.MX 8M Plus处理器内置NPU，可达到2.3 TOPS（Tera Operations Per Second，1TOPS代表处理器每秒钟可进行一万亿次操作）算术处理，并实现先进的AI算法处理。并且NXP为i.MX 8M Plus处理器的NPU提供了一些特定用例，例如能够处理40,000多个英文单词，MobileNet v1模型可以每秒处理超过500张图像的图像分类。

原文链接：https://www.forlinx.com/article_view_809.html

iMX8MPlus 核心板： https://www.forlinx.com/product/136.html

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