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# PolyLaneNet
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 <br> <br><br><a href="../../index.md#cv-drive_perception" target="_blank"><img alt="模型清单" src="https://img.shields.io/badge/cv--drive__perception-模型清单-cornflowerblue?logo=quicklook"></a><br>
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# 下载
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✨ 一键下载开发流程中所需的各种文件，包括编译使用的量化校准集、运行时工程的依赖库，以及输入输出文件。
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💡 推荐使用linux版下载脚本，其wget包含断网自动重连功能，不会出现下载文件遗漏情况。
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## windows
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📌 第一次使用，请在C盘根目录下新建`icraft_auth.txt`，保存下载站账号密码，以换行符分隔
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需要事先下载windows版本wget：
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（若点击以下链接后未直接下载，请选择 ***1.20.3*** 版本下的对应系统链接进行下载）
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[x86系统wget下载](https://eternallybored.org/misc/wget/1.20.3/32/wget.exe) [x64系统wget下载](https://eternallybored.org/misc/wget/1.20.3/64/wget.exe)
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使用时需要将wget.exe的路径作为命令行参数传入，注意不是exe的父文件夹目录，而是包含wget.exe的完整绝对路径：
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不下载Deps：`./download.ps1 "PATH_TO_WGET_EXE"`
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如果您是第一次使用我们的模型库，请下载包括工程依赖库的所有文件：`./download.ps1 "PATH_TO_WGET_EXE" -d`
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💡 下载过程中可能因网络问题出现中断情况，需 **自行重新运行** 下载脚本。
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## linux
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📌 第一次使用，请在/usr根目录下新建`icraft_auth.txt`，保存下载站账号密码，以换行符分隔
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为确保文件格式正确，请在运行脚本前安装格式转换工具`dos2unix`，并执行格式转换命令：
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```shell
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sudo apt-get install dos2unix
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dos2unix /usr/icraft_auth.txt
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dos2unix ./download.sh
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```
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如果您是第一次使用我们的模型库，请下载包括工程依赖库的所有文件：`./download.sh -d`
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如果之前已经在使用别的模型时下载过Deps依赖库，可以直接将其中的thirdparty部分复制到路径`3_deploy/Deps`，只需下载量化校准集和输入输出文件即可：`./download.sh`
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🌟 Tips：
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- 若想要直接获取原始weights和导出保存的模型，可分别前往 [weights](https://download.fdwxhb.com/data/04_FMSH-100AI/100AI/04_modelzoo/modelzoo_pub/weights/) 和 [fmodels](https://download.fdwxhb.com/data/04_FMSH-100AI/100AI/04_modelzoo/modelzoo_pub/compile/fmodels/) 网页上根据框架及模型名寻找并下载。
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# 0. 文件结构说明
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AI部署模型需要以下几部分文件
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- 0_PolyLaneNet >模型原始工程，需要自行下载
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- weights >存放原始权重，需要自行下载
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- 1_scripts >若干脚本，用于保存Icraft编译器需要的模型、编译后仿真等功能
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- 2_compile >Icraft编译器编译模型时所需要的文件
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- 3_deploy >将Icraft编译器编译出的模型部署到硬件时需要的c++工程
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# 1. python工程准备
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## 1. **模型来源：**
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- code：https://github.com/lucastabelini/PolyLaneNet.git
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- branch：master
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- commit_id：6155ce2
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- weights：https://drive.google.com/open_id=1oyZncVnUB1GRJl5L4oXz50RkcNFM_FFC
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## 2. **保存模型**
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**目的：将模型保存成可以被Icraft编译器编译的形态**
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1）根据模型来源中的地址：https://drive.google.com/open_id=1oyZncVnUB1GRJl5L4oXz50RkcNFM_FFC ，下载原始weights，存放于 `/weights`文件夹中
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<div style="background-color: #FFFFCC; color: #000000; padding: 10px; border-left: 5px solid #FFA500;">
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注意：
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* 有时开源的weights url可能会变更。如果上述weights url失效，请根据原工程相应的branch以及commit版本寻找正确的下载链接
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* 若上述weights url永久失效，请联系本模型库相关人员获取权限下载
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</div>
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2）根据模型来源中的地址，下载指定commit id版本的源代码，文件夹名称要设置为：0_PolyLaneNet
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```shell
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# 在此模型根目录
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mkdir 0_PolyLaneNet
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git clone -b master https://github.com/lucastabelini/PolyLaneNet.git 0_PolyLaneNet
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cd 0_PolyLaneNet
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git checkout 6155ce2
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```
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3）进入1_scripts执行保存模型脚本
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```shell
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# 在此模型根目录
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cd 1_scripts
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python 1_save.py
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```
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**1_scripts提供脚本说明：**
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- **环境要求：**Icraft编译器对**导出框架模型时**使用的**框架版本**有要求。即以下脚本中所有导出模型的脚本 `1_save.py `，必须在要求的框架版本下执行，其他脚本不限制。要求的版本：
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- **pytorch**：支持pytorch1.9.0、pytorch2.0.1两个版本的原生网络模型文件（.pt格式），以及pytorch框架保存为onnx（opset=17）格式的模型文件（.onnx格式）
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- **paddle**：仅支持PaddlePaddle框架保存为onnx（opset=11）格式的模型文件（.onnx格式），不支持框架原生网络模型文件
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- **darknet**：支持Darknet框架原生网络模型[GitHub - pjreddie/darknet: Convolutional Neural Networks](https://github.com/pjreddie/darknet)
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- 0_infer.py >可以推理一张图并得到最终结果，模型原始权重会从 `/weights `中寻找，需要您预先下载
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- 1_save.py >保存模型，保存好的用于Icraft编译器的模型，会存放在 `/2_compile/fmodel`
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- 2_save_infer.py >用修改后保存的模型做前向推理，验证保存的模型与原模型是否一致
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# 2.使用Icraft编译器编译模型
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目的： 使用[Icraft编译器](https://gitee.com/mxh-spiger/icraft-introduction.git)将上一步保存好的**框架模型**转化为**硬件可部署模型**
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- **1）相关命名说明：**
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1）**fmodel**：frame model >用于Icraft编译器的框架模型
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2）**imodel**：icraft model >用Icraft编译器编译出的模型
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3）**qtset**：Quantitative Calibration Set >Icraft编译器所需的量化校准集
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- **2）确认已安装正确的icraft版本**
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检查方法：打开cmd运行：`icraft --version`
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若已正常安装则会显示当前icraft版本，例如：
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```
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Icraft 版本:
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* 3.7.1
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CLI 版本:
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3.7.0.0-a90988f(2412231401)
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```
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- 3）**执行编译：**
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**在 `/2_compile`目录下执行编译：**
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```shell
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icraft compile config/PolyLaneNet_8.toml
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```
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1. 首先根据默认的`config/PolyLaneNet_8.toml`编译模型，其中quantize阶段的`mix_precision = "auto"`
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2. 编译完成后，打开`.icraft/logs/PolyLaneNet/PolyLaneNet_mix_config.csv`文件，将倒数第一个`icraft::xir::AvgpoolNode`算子的`dtype`改为`INT16`后保存。
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1. 将`config/PolyLaneNet_8.toml`文件中quantize阶段的混合精度配置为：`mix_precision = ".icraft/logs/PolyLaneNet/PolyLaneNet_mix_config.csv"`。
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2. 再次编译模型，完成编译。
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3. 如果过程顺利，将在`3_deploy/modelzoo/PolyLaneNet/imodel/8`得到 icraft model（以 `.json` （graph）`.raw`（param）的格式保存）
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3. 您也可以直接编译`config/PolyLaneNet_mix.toml`,将在`3_deploy/modelzoo/PolyLaneNet/imodel/mix`得到 icraft model
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# 3. 仿真
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通过配置3_deploy/modelzoo/PolyLaneNet/cfg/中yaml文件的sim字段为true实现模型仿真。
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```json
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imodel:
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...
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sim: true
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...
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```
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# 4. 部署模型
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## 部署环境检查
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* 以root账户登录片上系统terminal（ssh或串口皆可），模型库默认的模型存放路径为以下目录，如果没有请预先创建：
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```
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/home/fmsh/ModelZoo/
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```
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* 检查板上环境是否正确：
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1. 查看环境变量，指令：
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`icraft --version`
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看打印信息是否如下：
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```shell
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Icraft 版本:
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* v3.7.1
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CLI 版本:
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3.7.0.0-a90988f(2412231401)
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```
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2. 若是，在任意目录下输入`icraft-serve`即可打开server
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3. 检查icraft和customop安装包版本是否为`arm64`
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```shell
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# 检查icraft安装包版本
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dpkg -l | grep icraft
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# 检查customop安装包版本
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dpkg -l | grep customop
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```
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如果依次显示如下信息，则安装版本正确：
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```shell
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ii icraft 3.7.1 arm64 This is Icraft for arm64
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ii customop 3.7.1 arm64 This is Icraft CustomOp for arm64
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```
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4. 如果环境配置有误，请参考[Part 1_1 2.3.1 片上系统环境 编译环境准备](https://gitee.com/mxh-spiger/tutorial-runtime/blob/tt3.7.1/docs/Part%201_1%20quick-start.md#1%E7%BC%96%E8%AF%91%E7%8E%AF%E5%A2%83%E5%87%86%E5%A4%87-2)进行部署环境配置。
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5. 根据此模型使用的硬算子，选择合适的位流，并在板上安装，所用硬算子及可选位流版本可参见本说明文档起始处的状态徽章，位流下载及安装说明请参考[1/4) 其他下载资源](https://gitee.com/mxh-spiger/icraft-introduction/tree/icraft_v3.7.1/#4%E5%85%B6%E4%BB%96%E4%B8%8B%E8%BD%BD%E8%B5%84%E6%BA%90)。
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## python runtime:
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目的：在AI硬件上执行模型前向推理
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1. **python运行虚拟环境要求与准备**
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- python版本：3.8（否则无法使用icraft的python API）
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- 确保已安装icraft的python安装包
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- socket模式使用：`pip install icraft-3.x.x-cp38-none-win_amd64.whl`
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- axi模式使用：`pip install icraft-3.x.x-cp38-none-manylinux2014_aarch64.whl`
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- 在选定的python运行虚拟环境中安装python运行时所需要的依赖包
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```
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cd 3_deploy/modelzoo/PolyLaneNet
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pip install -r requirements.txt
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```
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- 安装一些便于开发pyrt的依赖包
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```
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cd 3_deploy/Deps/modelzoo
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pip install -e .
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```
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<div style="background-color: #FFFFCC; color: #000000; padding: 10px; border-left: 5px solid #FFA500;">
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由于python运行时代码在引入依赖包时候已经通过sys.path.append(R"../../../Deps/modelzoo")将一些便于开发pyrt的依赖包加入到了系统路径下，因此可以不用执行该步骤即可直接运行2.执行程序。这里提供额外的[pip install -e .]安装方式是为了在python运行时代码时候方便进行pyrtutils的依赖跳转。
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2. **执行程序**
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```
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python ./PolyLaneNet_psin.py ../cfg/PolyLaneNet.yaml
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```
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在io/output中查看结果
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# 5. 模型性能记录
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| PolyLaneNet | input shape | hard time | 精度 |
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| --------------- | ---------------- | --------- | ------------ |
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| float | [1, 3, 360, 640] | - |- |
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| 8bit | [1, 3, 360, 640] | 5.786ms |- |
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| 16bit | [1, 3, 360, 640] | 12.705ms |- |
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