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# siamfc++
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 <br> <br><br><a href="../../index.md#cv-sot" target="_blank"><img alt="模型清单" src="https://img.shields.io/badge/cv--sot-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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- 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://gitee.com/mxh-spiger/custom_model.git
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- branch：master
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- commit_id：ca5edee
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- weights："https://drive.usercontent.google.com/download?id=1bVYfCEen0rwiK1jp3uwKopse8RICBJxj&export=download&confirm=t&uuid=78d8ecc0-3b23-473b-a160-29541ff33978"
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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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- 根据https://gitee.com/mxh-spiger/custom_model/tree/master/siamfc++中的介绍进行模型保存。
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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/siamfc++-net-1_psin_8.toml
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icraft compile config/siamfc++-net-2_psin_8.toml
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```
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如果过程顺利，将得到 icraft model（以 `.json` （graph）`.raw`（param）的格式保存）
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其中包括编译各阶段产生的中间结果模型和最终用于片上部署的BY模型，直接被保存到: 3_deploy/modelzoo/siamfc++/imodel
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# 3. 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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## c++ runtime:
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## PSIN工程示例
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目的：编译c/c++可执行程序，在AI硬件上执行模型前向推理
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模型库以ubuntu操作系统为例：
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1. **编译环境准备**
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- os: ubuntu20.04
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- cmake>=3.10
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- compiler: aarch64-linux-gnu-g++/aarch64-linux-gnu-gcc
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**编译c++程序**
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```shell
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#在3.1所需的linux编译环境中
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cd 3_deploy/modelzoo/siamfc++/build_arm
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cmake ..
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make -j
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```
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5. **执行程序**
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```
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cd /home/fmsh/ModelZoo/modelzoo/siamfc++/build_arm
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chmod 777 *
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./siamfc++_psin ../cfg/siamfc++_psin.yaml
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```
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在io/output中查看结果；
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## PLIN工程示例
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本工程还提供了两种PLIN demo
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### 单目标追踪多线程PLIN
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`siamfc++_plin.cpp`：该脚本是siamfc++单目标追踪的多线程PLIN demo。
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**使用方法**：
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a）首先，需要重新编译模型，包括：`siamfc++-net-1_plin.toml`、`siamfc++-net-2_plin.toml`；
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b）然后，修改`siamfc++plin.cpp`中目标初始位置：init_rect={x,y,w,h}，保存；
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c）最后，再修改cmakelist.txt，并按照章节3.3编译c++程序，将执行文件拷贝到板子上，并按照章节3.6执行程序，指令如下：
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```
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cd /home/fmsh/ModelZoo/modelzoo/siamfc++/build_arm
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chmod 777 *
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./siamfc++_plin
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```
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### 单目标检测+追踪多线程PLIN
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`yolov5s+siamfc++_plin.cpp`：该脚本是yolov5s+siamfc++的单目标检测+追踪的多线程PLIN demo，默认只检测+追踪人，如需更改检测目标，可修改N_CLASS参数。
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**使用方法**：
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a）首先，需要重新编译模型，包括：`yolov5s_plin.toml`、`siamfc++-net-1_plin.toml`、`siamfc++-net-2_plin.toml`；
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b）然后，修改cmakelist.txt，并按照章节3.3编译c++程序；
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c）最后，将执行文件拷贝到板子上，并按照章节3.6执行程序，指令如下：
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```
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cd /home/fmsh/ModelZoo/modelzoo/siamfc++/build_arm
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chmod 777 *
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./yolov5s+siamfc++_plin
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```
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# 4. 精度测试
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<div style="background-color: #FFFFCC; color: #000000; padding: 10px; border-left: 5px solid #FFA500;">
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由于精度测试需要遍历一个数据集中的所有图片，因此需要使用上位机作为主控操作系统（demo中是按windows作为上位机操作系统来做的），使用网口连接板子，运行时输入数据会通过上位机经由网口传到片上进行推理。
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</div>
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## 1. 环境准备
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若已准备好环境请跳过此部分
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**1. 网口调试环境准备**（如果已经准备好网口调试环境则看下一条）
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1. 安装ssh
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2. 查看或配置板子ip
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- 使用串口连接板子
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- `vim /etc/rc.local`
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- 查看或设置ip
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```
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#!/bin/bash
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ifconfig eth0 192.168.125.171 netmask 255.255.255.0
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systemctl start sshd
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```
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3. 修改本地网络适配器配置
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参考配置
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- ipv4地址：`192.168.125.2`
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- 子网掩码：`255.255.255.0`
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- 默认网关：`192.168.125.1`
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- 连接速度与双工：100mbps全双工
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4. 使用网口或串口进入板上系统打开server
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上位机：
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```cmd
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ssh root@192.168.125.171
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```
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板上：
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确保位于root账户下，执行：
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```shell
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icraft-serve
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```
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- 请确保在root账户下执行上述命令
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- 设备成功打开示意图
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```
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root@U:~# icraft-serve
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[02/22/24 02:02:00.388] [I] Using port : 9981
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[02/22/24 02:02:00.388] [I] synchronous mode
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[02/22/24 02:02:00.388] [I] [irpc::port::tcp::_waitNewConn] wait for new connection
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```
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如果能正确运行则可以继续下一步。
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**2.编译环境准备**
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请参考[2.1Windows编译环境准备](https://gitee.com/mxh-spiger/tutorial-runtime/tree/rt3.0.0)进行精度测试环境配置。
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- os: windows
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- [cmake3.28](https://github.com/Kitware/CMake/releases/download/v3.28.1/cmake-3.28.1-windows-x86_64.msi)
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- [visualstudio2022](https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/thank-you-downloading-visual-studio/?sku=Community&channel=Release&version=VS2022&source=VSLandingPage&passive=false&cid=2030)
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## 2. 测试说明
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1.**数据集准备**
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- 测试数据集下载：[LaSOT](http://vision.cs.stonybrook.edu/~lasot/download.html)
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- 模型测试使用LaSOT数据集中随机抽取的部分数据集，测试序列存放于 `3_deploy\modelzoo\siamfc++\io\input`及 `3_deploy\modelzoo\siamfc++\io\test.txt`中
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- 如需测试其他数据集，需自行将图片存放于 `3_deploy\modelzoo\siamfc++\io\input`,并准备对应的input.txt
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2.**修改 运行时的yaml配置文件**：
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运行时需要配置一些模型路径，输入数据，后处理参数等，其配置文件在 `3_deploy/modelzoo/siamfc++/cfg/`
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测试时使用：`siamfc++_psin_test.yaml`
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需要修改：
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* imodel中参数：修改精度测试所用模型文件路径`dir`，根据所使用板子ip设置`ip`。
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* dataset中参数：更改自己的精度测试数据集路径。
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* param中参数：如果模型没有重训，则无需更改，若 重训则需要修改对应部分参数。
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3.**编译、执行运行时程序**
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```
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./siamfc++_psin ../cfg/siamfc++_psin_test.yaml
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```
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4.**使用metrics测试脚本，将保存的测试结果计算出精度指标**
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metrics测试脚本使用与配置说明：
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- 精度测试脚本存放于：[https://gitee.com/mxh-spiger/benchmark](https://gitee.com/mxh-spiger/benchmark)
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- 本模型使用 `./sot_track/analysis_results.py`
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# 5. 模型性能记录
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时间测试如下：
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| siamfc++ | input shape | hard time |
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| -------------- | ----------- | --------- |
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| siamfc++-net-1-8bit | [1,3,127,127] | 0.9482 ms |
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| siamfc++-net-2-8bit | [1,3,303,303] | 3.672 ms |
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| siamfc++-net-1-16bit | [1,3,127,127] | 1.5125 ms |
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| siamfc++-net-2-16bit | [1,3,303,303] | 5.9922 ms |
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精度测试如下：
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| siamfc++ | qt_strategy | AUC | Precision | Precision_norm |
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| -------- | ----------- | ----- | --------- | -------------- |
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| float | - | 52.3 | 54.07 | 61.06 |
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| 8bit | kld-pc | 51.36 | 52.45 | 60.40 |
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| 16bit | kld-pc | 51.24 | 52.09 | 60.36 |
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