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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
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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。
; p& X" o4 I6 z# ?1 w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。 1 o$ h8 W5 t- v: H+ b5 e# r9 g
一、 NPU的图像识别例程 8 }2 c0 w+ S1 N
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。
* m4 e$ w2 a% ]; I& d2 X 3 R2 o3 p [% d% l
 ! h2 C* r" O- C. _( ~) _# e6 t
% ~- b% A5 }5 o' g9 L2 y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: $ b- j; t, h: k4 {' t9 K9 E: A
 , t! N, D* A) \
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: 8 i g& l& j( d) {" Y
! T1 N1 L# H5 t5 x# R" ~6 s1 b 8 b: z5 n; u+ T$ G$ H! k
- libm-2.30.so
( P$ D4 H1 a& C# b$ P9 O4 }9 s - libneuralnetworks.so.1.1.9
) l6 d6 k% T5 d - libnnrt.so.1.1.9
8 R6 @+ R% i, Q1 o2 w - libArchModelSw.so
( g' m' V. p" `; q( v9 f3 P. e6 y/ o - libGAL.so
4 L+ i1 Q2 u! X# ^ - libNNArchPerf.so
+ U9 [4 ^7 }% r; X$ U; b - libOpenVX.so.1.3.06 m' i/ Q3 s5 G4 X
- libovxlib.so.1.1.0% I& F1 B; t( g7 e$ P( `' y# I5 V
- libVSC.so
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c' {$ g9 l8 C) d/ i. |3 L
2 V* L. D5 a1 G" s$ M4 W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:
( _ w4 w, E& Z A/ ~
9 N% _# G! N3 D/ G* g( F$ e. U$ Y" Z+ h& E6 ?3 T( w2 h& W
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。
: Q' O4 M8 z }( q$ I二、TensorFlow例程验证 2 s; H* R: ~' w, d' W5 W3 d
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。 ( r8 \- f( j7 Z& V: z2 Y9 _
 % _5 M) M6 V% W) _; e& g1 S
- 0.780392: 653 military unIForm( r: Y4 [' \6 g) b
- 0.105882: 907 Windsor tie
5 z4 C. P# L& ?: J" e0 n - 0.0156863: 458 bow tie
5 O+ V: h& f& q - 0.0117647: 466 bulletproof vest5 w" O8 I1 |1 }* w$ m& j
- 0.00784314: 835 suit
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& f! g5 b# e) `* J; |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。 & G) K. t" h; x1 q) I
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:
3 H; C' g6 s3 W- U {$ q& o7 k% C- [8 I* \* f1 r
; K2 ^1 j8 e4 p' ^: {% Z
7 `6 q8 r% \$ p7 y) t
- 0.352941: 274 dingo3 i* A% [" j# _) X. b# Y
- 0.254902: 265 Cardigan
2 k) C E# N& [1 h; W4 l7 }: L - 0.184314: 264 Pembroke
: y2 |, z8 u7 S( e) K; J1 I: o - 0.0666667: 163 beagle
+ Q: _. V y9 M7 [: F - 0.0156863: 354 gazelle
复制代码 ' K# t' V& [: J+ e' e D
9 D3 A) { M) y& t( i! t35%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。5 E- i, y% p G- O, B
! y" Z# A7 c8 ^ [2 a0 [' i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:
- H+ C. ?: e4 {9 u
 * L, Z5 e" p. a& t
- 0.160784: 639 maillot
* C3 @0 `6 d& U1 ]9 X; v1 P/ A - 0.137255: 436 bathtub+ V1 _+ |. _3 n7 E* Y# V, b; N
- 0.117647: 886 velvet- d' U+ f! {% Q9 w% q* Y7 X
- 0.0705882: 586 hair spray
& W P5 i8 v4 I4 d3 q - 0.0509804: 440 bearskin
复制代码 3 l9 L4 C. }6 C( X5 }+ i7 x8 H: N
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 ) O L" {0 [+ ^3 p
- 0.972549: 644 mask
# e2 r7 y. \" j6 P. i - 0.00392157: 918 comic book4 m( b2 u" N G+ {7 {: j- h
- 0.00392157: 904 wig5 W6 E( s I; Y
- 0.00392157: 797 ski mask8 T. w; u# _5 l3 _0 d
- 0.00392157: 732 plunger+ V% |6 a4 b7 _
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) s/ g5 _, s% b8 \3 @6 D3 ^! A7 V8 _; u& E& o: D
 4 l, N Y Q |0 f" G8 I ? [
- 0.380392: 583 grocery store
; v9 \$ R5 q, f$ H - 0.321569: 957 custard apple
: n. X7 C* D- T; U6 M. @1 s* v - 0.0862745: 955 banana
* p! h' B" m/ O2 V8 D/ L/ K8 [ - 0.0352941: 956 jackfruit; c( J9 b! }5 K
- 0.027451: 954 pineapple
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 * g+ }5 T# p. l) o" L% {9 U1 s
- 0.254902: 918 comic book
2 z! s! ~1 B4 ~ - 0.0470588: 771 running shoe- F2 S7 w' y8 Q% }
- 0.0470588: 474 can opener
! e9 g" x5 z% ]7 ]9 c - 0.0470588: 412 apron
! b5 ]0 Q) W; u4 j& z - 0.0392157: 794 shower cap
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( a/ f4 f2 i! I7 J
$ E5 ^1 o$ [( f; |3 o + ?5 e+ E; r: C6 g( b/ \7 Q
- 0.52549: 922 book jacket
7 s: e# o/ O- H# Y - 0.0705882: 788 shield
. ?6 V6 k( f* q& w0 C - 0.0705882: 452 bolo tie
7 @& o& K$ P* k$ v. R1 H3 Z - 0.0588235: 627 lighter
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- 0.121569: 656 miniskirt
# B6 J" @4 v. H& j- H! b9 S - 0.054902: 835 suit/ Z$ I8 ^% x$ `& k/ _! E/ U5 C
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6 y0 B' E; j& m" S6 p1 Q4 B - 0.0470588: 440 bearskin
1 O7 Q, B: n$ e( r& `9 } - 0.0392157: 679 neck brace
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- 0.65098: 918 comic book
, v7 p, C# F6 n( U- [ - 0.172549: 747 puck$ j I% j- N6 z+ m
- 0.0196078: 922 book jacket I: o6 r. g6 n0 ?* \
- 0.0196078: 723 ping-pong ball5 E& I) f% h9 | L0 ?) |* ^0 z
- 0.0117647: 806 soccer ball
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. x3 }8 \3 Z: `+ F* |6 ? + i& @( p3 y2 p& n. L
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- 0.0784314: 418 balloon# Y- n3 w% t* f6 d, ^. Y" K1 x
- 0.0470588: 880 umbrella* j J% o5 }/ P4 V. X( u7 `
- 0.0470588: 722 pillow
" P J/ Y6 Z& E# [ W - 0.0156863: 644 mask
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' f }8 g6 G6 |3 {4 {" C- 0.184314: 585 hair slide# I0 n0 q' u# Z7 g9 f4 |2 D
- 0.156863: 794 shower cap
& }' O S7 x/ {# D v - 0.0941176: 797 ski mask0 }* d9 Z) x, Q$ z2 {
- 0.0431373: 644 mask* g1 {& {: b2 r9 n6 r
- 0.0352941: 571 gasmask
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- w/ p9 \$ C6 p! C7 G( c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。 - B4 [/ I% w1 W) d. k" Y+ ?7 T9 F
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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