极智AI | 谈谈昇腾 CANN AIPP

Posted 2022-12-08 极智视界

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  大家好，我是极智视界，本文介绍一下 谈谈昇腾 CANN AIPP。

  昇腾 CANN 的全称是 Compute Architecture for Neural Networks，是昇腾针对 AI 场景推出的异构计算架构。前几天写了一篇《极智AI | 昇腾 CANN ATC 模型转换》，里面介绍了昇腾 CANN ATC 模型转换工具。而这里的 AIPP 是在 ATC 工具里的一个高级功能，类似于昇腾的 DVPP (数字视觉预处理)。AIPP（Artificial Intelligence Pre-Processing）智能图像预处理，用于在 AI Core 上完成图像预处理，包括改变图像尺寸、色域转换（转换图像格式）、减均值/乘系数（改变图像像素），数据处理之后再进行真正的模型推理。 AIPP 与DVPP相比，由于 DVPP 各组件基于处理速度和处理占有量的考虑，对输出有特殊的限制，如输出图片需要长宽对齐，且其输出格式通常为 YUV420SP 等格式。这样的设定虽在视频分析的场景下有非常广阔的输入，但深度学习模型的输入通常为 RGB 或 BRG，且输入图片尺寸各异，因此 ATC 工具流程中提供了 AIPP 功能模块。

  AIPP 是一个非常实用和高性能的模块，非常实用 体现在你可以把很多本身游离于模型之外的前处理做到模型里面，而且这些前处理都是十分常见的，如色域转换、归一化、图像缩放、通道转换等；高性能 体现在 AIPP 是直接调用 AI Core 进行计算的，所以性能十分强悍。总结来说，AIPP 主要具备如下的能力：

  来看 ATC 是怎么使用 AIPP，一般可以通过 --insert_op_conf 来指定 AIPP 配置文件，将 AIPP 算子插入模型。这里以 caffe 框架的 resnet50 模型插入 AIPP 算子为例进行说明：

atc --model=/path/resnet50.prototxt \\
    --weight=/path/resnet50.caffemodel \\
    --framework=0 \\
    --insert_op_conf=/path/insert_op.cfg  \\
    --output=/path/out/caffe_resnet50 \\
    --soc_version=$soc_version

  对上面的参数进行说明：

• –model & --weight：原始模型文件；
• –framework：0 表示输入的模型是 caffe 框架的；
• –insert_op_conf：输入 AIPP 配置文件 (模版如下)；
• –ouput：生成的 om 模型文件；
• –soc_version：昇腾卡版本；

  下面是 AIPP 的配置文件模版 (包含了 AIPP 各个功能模块的详细说明)：

# AIPP的配置以aipp_op开始，标识这是一个AIPP算子的配置，aipp_op支持配置多个
aipp_op 

#========================= 全局设置（start） =================================
# aipp_mode指定了AIPP的模式，必须配置
# 类型：enum
# 取值范围：dynamic/static，dynamic 表示动态AIPP，static 表示静态AIPP
aipp_mode:  

# related_input_rank参数为可选，标识对模型的第几个输入做AIPP处理，从0开始，默认为0。例如模型有两个输入，需要对第2个输入做AIPP，则配置related_input_rank为1。
# 类型: 整型
# 配置范围 >= 0
related_input_rank: 0

# related_input_name参数为可选，标识对模型的第几个输入做AIPP处理，此处需要填写为模型输入的name（input对应的值）或者模型首层节点的输出（top参数对应的取值）。该参数只适用于Caffe网络模型，且不能与related_input_rank参数同时使用。
# 例如模型有两个输入，且输入name分别为data、im_info，需要对第二个输入做AIPP，则配置related_input_name为im_info。
# 类型：string
# 配置范围：无
related_input_name: ""

#========================= 全局设置（end） =====================================

#========================= 动态AIPP需设置，静态AIPP无需设置（start） ====================
# 输入图像最大的size，动态AIPP必须配置（如果为动态batch场景，N为最大档位数的取值）
# 类型：int
max_src_image_size: 0
# 若输入图像格式为YUV400_U8，则max_src_image_size>=N * src_image_size_w * src_image_size_h * 1。
# 若输入图像格式为YUV420SP_U8，则max_src_image_size>=N * src_image_size_w * src_image_size_h * 1.5。
# 若输入图像格式为XRGB8888_U8，则max_src_image_size>=N * src_image_size_w * src_image_size_h * 4。
# 若输入图像格式为RGB888_U8，则max_src_image_size>=N * src_image_size_w * src_image_size_h * 3。

# 是否支持旋转，保留字段，暂不支持该功能
# 类型：bool
# 取值范围：true/false，true表示支持旋转，false表示不支持旋转
support_rotation: false
#========================= 动态AIPP需设置，静态AIPP无需设置（end）====================

#========================= 静态AIPP需设置，动态AIPP无需设置 （start）=================
# 输入图像格式，可选
# 类型: enum
# 取值范围：YUV420SP_U8、XRGB8888_U8、RGB888_U8、YUV400_U8
input_format: 
# 说明：模型转换完毕后，在对应的*.om模型文件中，上述参数分别以1、2、3、4枚举值呈现。

# 原始图像的宽度、高度
# 类型：int32
# 取值范围 & 约束：宽度取值范围为[2,4096]或0；高度取值范围为[1,4096]或0，对于YUV420SP_U8类型的图像，要求原始图像的宽和高取值是偶数
src_image_size_w: 0
src_image_size_h: 0
# 说明：请根据实际图片的宽、高配置src_image_size_w和src_image_size_h；只有crop，padding功能都没有开启的场景，src_image_size_w和src_image_size_h才能取值为0或不配置，该场景下会取网络模型输入定义的w和h，并且网络模型输入定义的w取值范围为[2,4096]，h取值范围为[1,4096]。
# C方向的填充值，保留字段，暂不支持该功能
# 类型： float16
# 取值范围：[-65504, 65504]
cpadding_value: 0.0

#========= crop参数设置（配置样例请参见AIPP配置 > Crop/Padding配置说明） =========
# AIPP处理图片时是否支持抠图
# 类型：bool
# 取值范围：true/false，true表示支持，false表示不支持
crop: false

# 抠图起始位置水平、垂直方向坐标，抠图大小为网络输入定义的w和h
# 类型：int32
# 取值范围 & 约束： [0,4095]、对于YUV420SP_U8类型的图像，要求取值是偶数
# 说明：load_start_pos_w<src_image_size_w，load_start_pos_h<src_image_size_h
load_start_pos_w: 0
load_start_pos_h: 0

# 抠图后的图像size
# 类型：int32
# 取值范围 & 约束： [0,4096]、load_start_pos_w + crop_size_w <= src_image_size_w、load_start_pos_h + crop_size_h <= src_image_size_h
crop_size_w: 0
crop_size_h: 0
# 说明：若开启抠图功能，并且没有配置padding，该场景下crop_size_w和crop_size_h才能取值为0或不配置，此时抠图大小（crop_size[W|H]）的宽和高取值来自模型文件--input_shape中的宽和高，并且--input_shape中的宽和高取值范围为[1,4096]。

# 抠图约束如下：
# 若input_format取值为YUV420SP_U8，则load_start_pos_w、load_start_pos_h必须为偶数。
# 若input_format取值为其他值，对load_start_pos_w、load_start_pos_h无约束。
# 若开启抠图功能，则src_image_size[W|H] >= crop_size[W|H]+load_start_pos[W|H]。


#================================== resize参数设置 ================================
# AIPP处理图片时是否支持缩放，保留字段，暂不支持该功能
# 类型：bool
# 取值范围：true/false，true表示支持，false表示不支持
resize: false
 
# 缩放后图像的宽度和高度，保留字段，暂不支持该功能
# 类型：int32
# 取值范围 & 约束：resize_output_h：[16,4096]或0；resize_output_w：[16,1920]或0；resize_output_w/resize_input_w∈[1/16,16]、resize_output_h/resize_input_h∈[1/16,16]
resize_output_w: 0
resize_output_h: 0
# 说明：若开启了缩放功能，并且没有配置padding，该场景下resize_output_w和resize_output_h才能取值为0或不配置，此时缩放后图像的宽和高取值来自模型文件--input_shape中的宽和高，并且--input_shape中的高取值范围为[16,4096]，宽取值范围为[16,1920]。


#======== padding参数设置（配置样例请参见AIPP配置 > Crop/Padding配置说明） =========
# AIPP处理图片时padding使能开关
# 类型：bool
# 取值范围：true/false，true表示支持，false表示不支持
padding: false
 
# H和W的填充值，静态AIPP配置
# 类型： int32
# 取值范围：[0,32]
left_padding_size: 0
right_padding_size: 0
top_padding_size: 0
bottom_padding_size: 0
# 说明：AIPP经过padding后，输出的H和W要与模型需要的H和W保持一致，其中W取值要<=1080。

# 上下左右方向上padding的像素取值，静态AIPP配置
# 类型：uint8/int8/float16
# 取值范围分别为：[0,255]、[-128, 127]、[-65504, 65504]
padding_value: 0
# 说明：该参数取值需要与最终AIPP输出图片的数据类型保持一致。


#================================ rotation参数设置 ==================================
# AIPP处理图片时的旋转角度，保留字段，暂不支持该功能
# 类型：uint8
# 范围：0, 1, 2, 3 0不旋转，1顺时针90°，2顺时针180°，3顺时针270°
rotation_angle: 0


#========= 色域转换参数设置（配置样例请参见AIPP配置 > 色域转换配置说明） =============
# 色域转换开关，静态AIPP配置
# 类型：bool
# 取值范围：true/false，true表示开启色域转换，false表示关闭
csc_switch: false

# R通道与B通道交换开关/U通道与V通道交换开关
# 类型：bool
# 取值范围：true/false，true表示开启通道交换，false表示关闭
rbuv_swap_switch :false

# RGBA->ARGB, YUVA->AYUV交换开关
# 类型：bool
# 取值范围：true/false，true表示开启，false表示关闭
ax_swap_switch: false

# 单行处理模式（只处理抠图后的第一行）开关，保留字段，暂不支持该功能
# 类型：bool
# 取值范围：true/false，true表示开启单行处理模式，false表示关闭
single_line_mode: false

# 若色域转换开关为false，则本功能不起作用。
# 若输入图片通道数为4，则忽略A通道或X通道。
# YUV转BGR：
# | B |   | matrix_r0c0 matrix_r0c1 matrix_r0c2 | | Y - input_bias_0 |
# | G | = | matrix_r1c0 matrix_r1c1 matrix_r1c2 | | U - input_bias_1 | >> 8
# | R |   | matrix_r2c0 matrix_r2c1 matrix_r2c2 | | V - input_bias_2 |
# BGR转YUV：
# | Y |   | matrix_r0c0 matrix_r0c1 matrix_r0c2 | | B |        | output_bias_0 |
# | U | = | matrix_r1c0 matrix_r1c1 matrix_r1c2 | | G | >> 8 + | output_bias_1 |
# | V |   | matrix_r2c0 matrix_r2c1 matrix_r2c2 | | R |        | output_bias_2 |

# 3*3 CSC矩阵元素
# 类型：int16
# 取值范围：[-32677 ,32676] 
matrix_r0c0: 298
matrix_r0c1: 516
matrix_r0c2: 0
matrix_r1c0: 298
matrix_r1c1: -100
matrix_r1c2: -208
matrix_r2c0: 298
matrix_r2c1: 0
matrix_r2c2: 409

# RGB转YUV时的输出偏移
# 类型：uint8
# 取值范围：[0, 255]
output_bias_0: 16
output_bias_1: 128
output_bias_2: 128

# YUV转RGB时的输入偏移
# 类型：uint8
# 取值范围：[0, 255]
input_bias_0: 16
input_bias_1: 128
input_bias_2: 128


#============================== 减均值、乘系数设置 =================================
# 计算规则如下：
# 当uint8->uint8时，本功能不起作用
# 当uint8->fp16时，pixel_out_chx(i) = [pixel_in_chx(i) – mean_chn_i – min_chn_i] * var_reci_chn

# 每个通道的均值
# 类型：uint8
# 取值范围：[0, 255]
mean_chn_0: 0
mean_chn_1: 0
mean_chn_2: 0
mean_chn_3: 0

# 每个通道的最小值
# 类型：float16
# 取值范围：[0, 255]
min_chn_0: 0.0
min_chn_1: 0.0
min_chn_2: 0.0
min_chn_3: 0.0

# 每个通道方差的倒数
# 类型：float16
# 取值范围：[-65504, 65504]
var_reci_chn_0: 1.0
var_reci_chn_1: 1.0
var_reci_chn_2: 1.0
var_reci_chn_3: 1.0


#========================= 静态AIPP需设置，动态AIPP无需设置 （end）=======================

  需要注意的是，AIPP 归一化功能中，一般我们使用的归一化参数来自于 ImageNet 的统计，以 RGB 来说，即：mean[0.485, 0.456, 0.406]，var[0.229, 0.224, 0.225]。归一化的计算方式一般为：((pixel(x)/255.0) - mean)/var。所以这里的 AIPP 该如何配置呢？AIPP 里需要把 mean 转换到 [0~255]，也即 mean*255 相应的 var 转换到 1/(var*255) ，那么 AIPP 就可以这么配置：

aipp_op
	...
	mean_chn_0: 123    # 原 0.485 -> 123 R
	mean_chn_1: 117    # 原 0.456 -> 117 G
	mean_chn_2: 104    # 原 0.406 -> 104 B
	
	var_reci_chn_0: 0.0171    # 原 0.229 -> 0.0171 R
	var_reci_chn_1: 0.0175    # 原 0.224 -> 0.0175 G
	var_reci_chn_2: 0.0174    # 原 0.225 -> 0.0174 B

  好了，以上分享了 谈谈昇腾 CANN AIPP，希望我的分享能对你的学习有一点帮助。

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