【盛典】【飞凌IMX8P】移植官方NPU tensorflow例程（识别图片）

donatello1996

       在之前畅玩飞凌OKMX8MP-C 开发板的过程中有了解过这个板子的NPU参数，内置NPU算力为2.3TOPS：



       在飞凌OKMX8MP-C 开发板的出厂使用手册中，有一章是针对版上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：


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：

1. libm-2.30.so
   
2. libneuralnetworks.so.1.1.9
   
3. libnnrt.so.1.1.9
   
4. libArchModelSw.so
   
5. libGAL.so
   
6. libNNArchPerf.so
   
7. libOpenVX.so.1.3.0
   
8. libovxlib.so.1.1.0
   
9. libVSC.so

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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：

可以看到没有任何报错，运行库环境移植成功，接下来可以愉快地进行tensorflow例程的玩耍了，官方的验证结果是：

1. 0.780392: 653 military uniform
   
2. 0.105882: 907 Windsor tie
   
3. 0.0156863: 458 bow tie
   
4. 0.0117647: 466 bulletproof vest
   
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NPU计算时使用的是固定的/静态的图像识别库。


试试更多图片：

1. 0.345098: 607 iron
   
2. 0.176471: 918 comic book
   
3. 0.176471: 644 mask
   
4. 0.0235294: 712 perfume
   
5. 0.0196078: 1000 toilet tissue

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1. 0.666667: 918 comic book
   
2. 0.0901961: 505 coffee mug
   
3. 0.0352941: 862 toilet seat
   
4. 0.0235294: 771 running shoe
   
5. 0.0156863: 452 bolo tie

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1. 0.243137: 888 vestment
   
2. 0.105882: 618 lab coat
   
3. 0.105882: 401 academic gown
   
4. 0.0901961: 919 crossword puzzle
   
5. 0.0901961: 679 neck brace

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1. 0.705882: 401 academic gown
   
2. 0.0509804: 692 oxygen mask
   
3. 0.0313726: 440 bearskin
   
4. 0.0196078: 466 bulletproof vest
   
5. 0.0156863: 907 Windsor tie

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1. 0.215686: 792 shopping cart
   
2. 0.215686: 677 muzzle
   
3. 0.215686: 668 mortarboard
   
4. 0.0666667: 675 mousetrap
   
5. 0.054902: 519 crash helmet

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1. 0.121569: 656 miniskirt
   
2. 0.054902: 835 suit
   
3. 0.0470588: 852 television
   
4. 0.0470588: 440 bearskin
   
5. 0.0392157: 679 neck brace

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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
   

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1. 0.160784: 639 maillot
   
2. 0.137255: 436 bathtub
   
3. 0.117647: 886 velvet
   
4. 0.0705882: 586 hair spray
   
5. 0.0509804: 440 bearskin
   

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1. 0.972549: 644 mask
   
2. 0.00392157: 918 comic book
   
3. 0.00392157: 904 wig
   
4. 0.00392157: 797 ski mask
   
5. 0.00392157: 732 plunger

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donatello1996

保留节目：大家想要识别啥图，都传上来，注意要BMP和JPG格式

流水源

牛逼

jobszheng5

学习了。
应用于收银台，可以自动区别哪个是白菜，哪里是苹果了

stm1024

这瓜保熟吗？

donatello1996

stm1024 发表于 2022-1-6 14:22
这瓜保熟吗？

我玩IMX8P的，能给你生板蛋子？

donatello1996

jobszheng5 发表于 2022-1-6 11:12
学习了。
应用于收银台，可以自动区别哪个是白菜，哪里是苹果了

理论上可行，但是这个模型的精度还不是很高，还需要重新生成一个模型文件，这个模型文件是飞凌厂家提供的，还是比较粗糙

landeng1986

我也是进来看瓜的