Model Conversion

% ./prepareModel.sh

<img src=”../media/speed_detection_model_conversion.jpg” width=680>

Pre-Requisites

1. curl to download yolo model. sudo apt-get install curl
2. Caffe

   Make sure to update PYTHONPATH, export PYTHONPATH=${CAFFE_ROOT}/python:$PYTHONPATH after installation.

3. AMD’s MIVisionX toolkit

Model Conversion Steps

These steps are included in prepareModel.sh. Repeated here for clarification:

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# Step 1: Download yolo model
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mkdir yolomodels && cd yolomodels
curl https://pjreddie.com/media/files/yolov2-tiny-voc.weights -o yolov2-tiny-voc.weights
curl https://raw.githubusercontent.com/pjreddie/darknet/master/cfg/yolov2-tiny-voc.cfg -o yolov2-tiny-voc.cfg
cd ..

###################################################
# Step 2: Convert to yolo model to caffe model
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mkdir caffemodels
filename=yolov2-tiny-voc

yolocfg=./yolomodels/$filename.cfg
yoloweight=./yolomodels/$filename.weights
yolocfgcaffe=./caffemodels/$filename.prototxt
yoloweightcaffe=./caffemodels/$filename.caffemodel

echo "Convert yolo to caffe"
python create_yolo_prototxt.py $yolocfg $yolocfgcaffe
python create_yolo_caffemodel.py -m $yolocfgcaffe -w $yoloweight -o $yoloweightcaffe


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# Step 3: Convert caffe model to NNIR format
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mkdir /nnirModel
python /opt/rocm/mivisionx/model_compiler/python/caffe2nnir.py caffemodels/$filename.caffemodel ./nnirModel --input-dims 1,3,416,416

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# Step 4: Convert NNIR to OpenVX format
###################################################
python /opt/rocm/mivisionx/model_compiler/python/nnir2openvx.py ./nnirModel ./openVXModel

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# Step 5: Compile openVX model
###################################################
cd ./openVXModel
mkdir build && cd build
cmake ..
make
cd ../..
cp ./openVXModel/build/libannmodule.so ../lib
cp ./openVXModel/build/libannpython.so ../lib