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飞桨领航团AI达人创造营4-安卓部署全流程部署口罩目标检测模型（落地部署安卓手机）

2021-08-07 13:05:44 作者：互联网

安卓部署全流程部署口罩目标检测模型（落地部署安卓手机）

项目简介

1 该项目使用Labelimg进行数据标注，自定义数据集；
2 使用Paddlex将数据集划分为训练集、测试集；
3 使用PaddleDetection目标检测套件训练模型；
4 最后导出模型，通过PaddleLite生成.nb文件，部署到手机上；
5 安卓部署详细操作；
（1）配置系统环境
（2）下载PaddleLite-dome
（3）下载Android Studio开发环境并配置软件环境
（4）dome调试
（5）根据dome，加入自己的模型，修改配置，实现自己的dome，并调试
（6）将APP打包成可安装程序.apk文件
实现飞桨框架深度学习模型从0到1的全流程。

数据标注

建议安装Anaconda便于对包环境的管理，在Anaconda环境中安装Labelimg
下面讲解安装成功后操作流程
1 新建数据集文件夹：JPEGImages文件存放事先准备好的图片，Annotations文件存放xml标注文件（未标注时此文件为空）
2 打开Labelimg：点击Change Save Dir找到刚刚创建的Annotations文件；点击Open Dir找到JPEGImages文件；快捷键按D，拖拽选中区域，并在弹框内打标签；点击Next Image对下一张图片进行标注（此时会弹出是否保存的提示框，可勾选View->Auto Save mode，默认将每张图片标注完后自动保存）
3 上述步骤完成后，Annotations文件中会产生一堆xml文件，格式如下：
在这里插入图片描述
4 最后将文件压缩上传到aistudio

## paddlex划分数据集
#将数据集进行解压（此处可换成你自己标注的数据集）
!unzip data/data88819/VOC_MASK.zip -d masks
# 导入paddlex
!pip install paddlex
# 使用paddlex进行数据集的划分训练集、验证集、测试集
!paddlex --split_dataset --format VOC --dataset_dir masks/VOC_MASK --val_value 0.2 --test_value 0.1
执行完上述代码可以看到，masks/VOC_MASK目录下会自动生成以下文件：

val_list.txt 验证集列表
test_list.txt 测试集列表
labels.txt 标签列表
train_list.txt 训练集列表

四 PaddleDetection目标检测套件使用，进行模型的创建、训练、导出

1 PaddleDetection下载、配置、数据集文件的处理
# 下载PaddleDetection到本地
# 为避免因PaddleDetection更新导致代码报错，我将我的PaddleDetection版本挂载到数据集里了data/data88824/model_PaddleDetection.zip，可解压使用
!git clone https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleDetection.git
# 把PaddleDetection转移到work目录下，可以持久保存
!mv PaddleDetection work/
#配置PaddleDetection环境
!pip install -r work/PaddleDetection/requirements.txt
#将数据集转到PaddleDetection/dataset，专门存放和处理数据集的文件
!cp -r masks/VOC_MASK work/PaddleDetection/dataset/
%cd work/PaddleDetection
/home/aistudio/work/PaddleDetection
# 调整下标注文件命名，与PaddleDetection默认的一致（处理成相同文件名）
!mv dataset/VOC_MASK/labels.txt dataset/VOC_MASK/label_list.txt
2 修改模型文件
修改模型主文件ssd_mobilenet_v1_300_120e_voc.yml
此处用的SSD模型，主干网络是Mobilnet（比VGG更轻量级的网络，适合于移动端部署），图片输入尺寸300x300，数据集格式voc

ssd_mobilenet_v1_300_120e_voc.yml 文件入口
文件地址：work/PaddleDetection/configs/ssd/ssd_mobilenet_v1_300_120e_voc.yml
BASE: [
‘…/datasets/voc.yml’,
‘…/runtime.yml’,
‘base/optimizer_120e.yml’,
‘base/ssd_mobilenet_v1_300.yml’,
‘base/ssd_mobilenet_reader.yml’,
]
weights: output/ssd_mobilenet_v1_300_120e_voc/model_final # 模型权重文件保存路径
voc.yml 主要说明了训练数据和验证数据的路径文件地址：work/PaddleDetection/configs/datasets/voc.yml
metric: VOC
map_type: 11point
num_classes: 3 # 类别数+1（背景类）

TrainDataset:
!VOCDataSet
dataset_dir: dataset/VOC_MASK # 数据集存放位置
anno_path: train_list.txt # 训练集
label_list: label_list.txt # 标签
data_fields: [‘image’, ‘gt_bbox’, ‘gt_class’, ‘difficult’]

EvalDataset:
!VOCDataSet
dataset_dir: dataset/VOC_MASK # 数据集存放位置
anno_path: val_list.txt # 验证集
label_list: label_list.txt # 标签
data_fields: [‘image’, ‘gt_bbox’, ‘gt_class’, ‘difficult’]

TestDataset:
!ImageFolder
anno_path: dataset/VOC_MASK/label_list.txt # 标签文件所在地址
runtime.yml 主要说明了公共的运行参数，比如说是否使用GPU、每多少个epoch存储checkpoint等。文件地址：work/PaddleDetection/configs/runtime.yml
use_gpu: true # 使用gpu
log_iter: 20
save_dir: output
snapshot_epoch: 1 # 1个epoch输出验证
optimizer_120e.yml 主要说明了学习率和优化器的配置。文件地址：work/PaddleDetection/configs/ssd/base/optimizer_120e.yml
epoch: 20 # 训练轮次

LearningRate:
base_lr: 0.001 # 学习率
schedulers:

!PiecewiseDecay
milestones: [40, 60, 80, 100]
values: [0.001, 0.0005, 0.00025, 0.0001, 0.00001]
use_warmup: false

OptimizerBuilder: # 优化器
optimizer:
momentum: 0.0
type: RMSProp
regularizer:
factor: 0.00005
type: L2
ssd_mobilenet_v1_300.yml 主要说明模型、和主干网络的情况。文件地址：work/PaddleDetection/configs/ssd/base/ssd_mobilenet_v1_300.yml

ssd_mobilenet_reader.yml 主要说明数据读取器配置，如batch size，并发加载子进程数等，同时包含读取后预处理操作，如resize、数据增强等等-。文件地址：work/PaddleDetection/configs/ssd/base/ssd_mobilenet_reader.yml

更多详细操作参考PaddleDetection的github链接
3 模型训练
# 配置文件在work/PaddleDetection/configs/ssd/ssd_mobilenet_v1_voc.yml，模型保存在work/PaddleDetection/output
# 可使用可视化工具VisualDL,文件在work/PaddleDetection/vdl_log_dir（需要模型运行时才能产出）
!python -u tools/train.py -c configs/ssd/ssd_mobilenet_v1_300_120e_voc.yml --use_vdl True --eval
4 模型预测效果展示
#测试，查看模型效果，结果存放在work/PaddleDetection/output
%cd /home/aistudio/work/PaddleDetection/
!python tools/infer.py -c configs/ssd/ssd_mobilenet_v1_300_120e_voc.yml --infer_img=/home/aistudio/001.jpg -o weights=output/ssd_mobilenet_v1_300_120e_voc/best_model.pdparams
%cd /home/aistudio/
import matplotlib.pyplot as plt
import PIL.Image as Image
path=‘work/PaddleDetection/output/001.jpg’
img = Image.open(path)
plt.imshow(img) #根据数组绘制图像
plt.show()

5 模型导出
%cd /home/aistudio/work/PaddleDetection/
# 导出模型
!python tools/export_model.py -c configs/ssd/ssd_mobilenet_v1_300_120e_voc.yml -o weights=output/ssd_mobilenet_v1_300_120e_voc/best_model.pdparams --output_dir ./inference

五 PaddleLite生成.nb模型文件

PaddleLite文档
# 准备PaddleLite依赖
!pip install paddlelite
%cd /home/aistudio/work/PaddleDetection/
# 准备PaddleLite部署模型
#–valid_targets中参数（arm）用于传统手机，（npu,arm ）用于华为带有npu处理器的手机
!paddle_lite_opt
–model_file=inference/ssd_mobilenet_v1_300_120e_voc/model.pdmodel
–param_file=inference/ssd_mobilenet_v1_300_120e_voc/model.pdiparams
–optimize_out=./inference/ssd_mobilenet_v1_300_120e_voc
–optimize_out_type=naive_buffer
–valid_targets=arm
#–valid_targets=npu,arm

六安卓端部署

1 准备Android Studio开发环境（安装系统为Ubuntu 64-bit，Win用户可以安装虚拟机进行操作）
快捷键Ctrl+Alt+t打开终端，安装64位所需库
sudo apt-get install libc6:i386 libncurses5:i386 libstdc++6:i386 lib32z1 libbz2-1.0:i386
安装java环境（作者使用的是OpenJDK 8 ）
下载OpenJDK 8
sudo apt-get install openjdk-8-jdk
若系统存在多个版本的java，输入对应选项的数字切换Java版本（初次安装则不需要执行下面）
update-alternatives --config java
安装cmake和ninja环境
# 1. Install basic software 参考官方文档，注意权限，应该是root用户
apt update
apt-get install -y --no-install-recommends
gcc g++ git make wget python unzip adb curl

# 2. Install cmake 3.10 or above 参考官方文档，注意权限，应该是root用户
wget -c https://mms-res.cdn.bcebos.com/cmake-3.10.3-Linux-x86_64.tar.gz &&
tar xzf cmake-3.10.3-Linux-x86_64.tar.gz &&
mv cmake-3.10.3-Linux-x86_64 /opt/cmake-3.10 && \
ln -s /opt/cmake-3.10/bin/cmake /usr/bin/cmake &&
ln -s /opt/cmake-3.10/bin/ccmake /usr/bin/ccmake

# 3. Install ninja-build 此处需退出root用户
sudo apt-get install ninja-build

***Android Studio软件安装流程参考官方视频： Ubuntu上推荐的设置流程***
注意：安装过程中会如果出现下面的报错unable to access android sdk add-on lis，点击cancel跳过，这是因为没有事先安装SDK的原因，我们稍后在Android Studio中进行安装。
2 导入Paddle-Lite-Demo
在自己的PC上下载好Paddle-Lite-Demo项目（下面的代码新开一个终端执行，不要在运行Android Studio的终端上操作）
git clone https://gitee.com/paddlepaddle/Paddle-Lite-Demo.git
在Android Studio中导入PaddleLite-android-demo目录下object_detection_demo项目，如下图所示
在这里插入图片描述
3 配置SDK和NDK
在开发界面点击File->Settings… 在搜索框中输入sdk

在开发界面点击File->Project Structure,选取刚刚下载的NDK路径

4 模型和标签的拷贝
模型拷贝到PaddleLite-android-demo/object_detection_demo/app/src/main/assets/models目录下，新建ssd_mobv1_mask文件夹，将刚刚生成的.nb文件拷贝到该文佳夹下，并重命名为model.nb,如下图所示。（模型文件我挂载项目的data数据集里了，可先尝试一下）
在这里插入图片描述
标签拷贝到PaddleLite-android-demo/object_detection_demo/app/src/main/assets/labels目录下，仿照已有.txt文件新建一个face.txt文件（注意label文件中是background+你数据集的label）,内容如下
background
face
face_mask
拷贝一张测试图片到PaddleLite-android-demo/object_detection_demo/app/src/main/assets/images目录下，拷贝一张项目初始化测试的图片
5 修改项目文件
修改PaddleLite-android-demo/object_detection_demo/app/src/main/res/values/strings.xml中对应的参数
MODEL_DIR_DEFAULT 模型路径
LABEL_PATH_DEFAULT 标签路径
IMAGE_PATH_DEFAULT 项目初始化测试图片路径
在这里插入图片描述
6 准备手机
将手机调为开发者模式，将手机通过USB数据线连接到PC上，点击运行，等待一会就好了

7 效果展示
项目初始界面

项目通过相机拍取画面（因为拍的是电脑屏幕，看起来有点花）