ZHCACX6 july 2023 AM62A1-Q1 , AM62A3 , AM62A7
3.2 模型訓(xùn)練與編譯
該模型使用 TI Edge AI Studio 模型編寫(xiě)器進(jìn)行訓(xùn)練，這是一款在線應(yīng)用，提供了邊緣 AI 模型開(kāi)發(fā)所需的全套工具，包括數(shù)據(jù)采集、標(biāo)記、訓(xùn)練、編譯和部署工具。有關(guān)使用模型編寫(xiě)器的詳細(xì)教程，請(qǐng)參閱快速入門(mén)指南。模型編寫(xiě)器用戶(hù)界面在窗口頂部顯示選項(xiàng)卡，這些選項(xiàng)卡經(jīng)過(guò)邏輯排序，與邊緣 AI 應(yīng)用的模型開(kāi)發(fā)的正常步驟匹配。沒(méi)有或缺乏 AI 經(jīng)驗(yàn)的用戶(hù)只需按照這些選項(xiàng)卡來(lái)訓(xùn)練和編譯模型即可。接下來(lái)是使用模型編寫(xiě)器訓(xùn)練和編譯模型的步驟：
- 打開(kāi)模型編寫(xiě)器，創(chuàng)建一個(gè)“Task Type”為“Object Detection”的新工程，如圖 3-1 所示。
圖 3-1 TI Edge AI Studio：模型編寫(xiě)器 - 創(chuàng)建新工程 - 將數(shù)據(jù)集上傳到該工程。在“Capture”選項(xiàng)卡中，打開(kāi)“Input Source”菜單，然后選擇“Import Annotated Archive dataset”選項(xiàng)，如圖 3-2 所示。選擇數(shù)據(jù)集并將其上傳到該工程。應(yīng)以 tar 或 zip 格式壓縮數(shù)據(jù)集。將帶有相關(guān) COCO 格式注釋 json 文件的缺陷檢測(cè)數(shù)據(jù)集（包含 4800 張圖片）壓縮成 tar 文件，并在此步驟中使用。
圖 3-2 TI Edge AI Studio：模型編寫(xiě)器 - 導(dǎo)入數(shù)據(jù)集 - 模型編寫(xiě)器直接識(shí)別 COCO 格式注釋 json 文件，并將注釋添加到相應(yīng)的文件中，如圖 3-3 的“Annotation”選項(xiàng)卡中所示。請(qǐng)注意，模型編寫(xiě)器提供了方便的數(shù)據(jù)采集和注釋工具，但在本工程中并不使用這些工具，因?yàn)樵谀Ｐ途帉?xiě)器之外使用了自定義增強(qiáng)過(guò)程。
圖 3-3 TI Edge AI Studio：模型編寫(xiě)器 - 數(shù)據(jù)注釋 - 移至“Model Selection”選項(xiàng)卡，在“Device selection”面板中選擇“AM62A”，并在“Model selection”面板中選擇“yolox_nano_lite”，如圖 3-4 所示。
圖 3-4 TI Edge AI Studio：模型編寫(xiě)器 - 模型選擇 - 移至“Train”選項(xiàng)卡并選擇所需的訓(xùn)練參數(shù)，如圖 3-5 所示。以下是本工程中用于訓(xùn)練模型的參數(shù)。您可以隨意使用可能適合您的模型和任務(wù)的其他參數(shù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。
- Epochs：10
- Learning rate：0.002
- Batch size：8
- Weight decay：0.0001
設(shè)置所需的參數(shù)后，點(diǎn)擊“Start Training”圖標(biāo)。模型編寫(xiě)器在后臺(tái)將數(shù)據(jù)集分為三個(gè)部分，分別用于訓(xùn)練、測(cè)試和驗(yàn)證。隨著訓(xùn)練的進(jìn)行，性能顯示為精度與 Epoch 的關(guān)系圖。該工程中的模型在訓(xùn)練中實(shí)現(xiàn)了 100% 的精度。
圖 3-5 TI Edge AI Studio：模型編寫(xiě)器 - 模型訓(xùn)練 - 訓(xùn)練完成后，系統(tǒng)會(huì)編譯該模式以生成模型的工件，這些工件需要在 AM62A 的深度學(xué)習(xí)加速器上執(zhí)行。移至“Compile”選項(xiàng)卡并選擇所需的編譯參數(shù)，如圖 3-6 所示。選擇編譯參數(shù)時(shí)需要考慮多個(gè)因素，包括模型類(lèi)型、目標(biāo)精度、性能和數(shù)據(jù)集大小。本工程中的模型使用如下所示的默認(rèn)預(yù)設(shè)參數(shù)進(jìn)行編譯：
- Calibration Frames：10
- Calibration Iterations：10
- Detection Threshold：0.6
- Detection Top K：200
- Sensor Bits：8
圖 3-6 TI Edge AI Studio：模型編寫(xiě)器 - 模型編譯 - 編譯完成后，工件會(huì)下載到 AM62A。模型編寫(xiě)器具有用于實(shí)時(shí)預(yù)覽和部署的工具。實(shí)時(shí)預(yù)覽用于直接在應(yīng)用上測(cè)試模型，如圖 3-7 所示。該工具提供了一種在部署前檢查模型的簡(jiǎn)單方法。這需要將攝像頭連接到 AM62A EVM，并且 AM62A EVM 與主機(jī) PC 連接到同一網(wǎng)絡(luò)。“Deploy”工具用于將編譯后的模型工件直接下載到 EVM，前提是 EVM 與主機(jī) PC 連接到同一網(wǎng)絡(luò)。或者，可以將模型工件以 tar 文件的形式下載到主機(jī) PC，然后可將其傳輸?shù)剿璧?EVM。
圖 3-7 TI Edge AI Studio：模型編寫(xiě)器 - 實(shí)時(shí)預(yù)覽
上述步驟完整詳細(xì)地介紹了如何使用 Edge AI Studio 模型編寫(xiě)器訓(xùn)練和編譯模型。此時(shí)，模型工件已下載到目標(biāo) EVM，并已準(zhǔn)備好在終端應(yīng)用中使用。