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静态AIPP配置示例

AIPP配置文件支持定义多组AIPP配置,对不同的模型输入进行不同的AIPP处理,配置多组AIPP参数时,将一组AIPP配置放到一个aipp_op配置项里;如果模型只有一个输入,则只需要配置第一组aipp_op即可。

如下示例以网络模型为多输入时进行说明:

  • 如果模型转换时,用户设置了--dynamic_image_size动态分辨率参数,即输入图片的宽和高不确定,同时又通过--insert_op_conf参数设置了静态AIPP功能:该场景下,AIPP配置文件中不能开启Crop和Padding功能,并且需要将配置文件中的src_image_size_w和src_image_size_h取值设置为0。
  • 如果模型转换时,用户设置了--input_shape动态shape范围参数,同时又通过--insert_op_conf参数配置了AIPP功能,则AIPP输出的宽和高要在--input_shape所设置的范围内。
  • 使用related_input_rank参数标识,对模型第几个输入进行AIPP处理,如下配置定义了两组AIPP参数,分别对模型第一个和第二个输入进行AIPP处理:
    aipp_op {
           aipp_mode : static
           related_input_rank : 0  # 标识对第1个输入进行AIPP处理
           src_image_size_w : 608
           src_image_size_h : 608
           crop : false
           input_format : YUV420SP_U8
           csc_switch : true
           rbuv_swap_switch : false
           matrix_r0c0 : 298
           matrix_r0c1 : 0
           matrix_r0c2 : 409
           matrix_r1c0 : 298
           matrix_r1c1 : -100
           matrix_r1c2 : -208
           matrix_r2c0 : 298
           matrix_r2c1 : 516
           matrix_r2c2 : 0
           input_bias_0 : 16
           input_bias_1 : 128
           input_bias_2 : 128
           mean_chn_0 : 104
           mean_chn_1 : 117
           mean_chn_2 : 123
    }
    aipp_op {
           aipp_mode : static
           related_input_rank : 1   # 标识对第2个输入进行AIPP处理
           src_image_size_w : 608
           src_image_size_h : 608
           crop : false
           input_format : YUV420SP_U8
           csc_switch : true
           rbuv_swap_switch : false
           matrix_r0c0 : 298
           matrix_r0c1 : 0
           matrix_r0c2 : 409
           matrix_r1c0 : 298
           matrix_r1c1 : -100
           matrix_r1c2 : -208
           matrix_r2c0 : 298
           matrix_r2c1 : 516
           matrix_r2c2 : 0
           input_bias_0 : 16
           input_bias_1 : 128
           input_bias_2 : 128
           mean_chn_0 : 104
           mean_chn_1 : 117
           mean_chn_2 : 123
    }
  • 使用related_input_name参数标识,对模型第几个输入进行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。
    如下配置定义了两组AIPP参数,分别对模型第一个和第二个输入进行AIPP处理:
    aipp_op {
           aipp_mode : static
          related_input_name : "data"  # 标识对第1个输入进行AIPP处理
           src_image_size_w : 608
           src_image_size_h : 608
           crop : false
           input_format : YUV420SP_U8
           csc_switch : true
           rbuv_swap_switch : false
           matrix_r0c0 : 298
           matrix_r0c1 : 0
           matrix_r0c2 : 409
           matrix_r1c0 : 298
           matrix_r1c1 : -100
           matrix_r1c2 : -208
           matrix_r2c0 : 298
           matrix_r2c1 : 516
           matrix_r2c2 : 0
           input_bias_0 : 16
           input_bias_1 : 128
           input_bias_2 : 128
           mean_chn_0 : 104
           mean_chn_1 : 117
           mean_chn_2 : 123
    }
    aipp_op {
           aipp_mode : static
          related_input_name : "im_info"   # 标识对第2个输入进行AIPP处理
           src_image_size_w : 608
           src_image_size_h : 608
           crop : false
           input_format : YUV420SP_U8
           csc_switch : true
           rbuv_swap_switch : false
           matrix_r0c0 : 298
           matrix_r0c1 : 0
           matrix_r0c2 : 409
           matrix_r1c0 : 298
           matrix_r1c1 : -100
           matrix_r1c2 : -208
           matrix_r2c0 : 298
           matrix_r2c1 : 516
           matrix_r2c2 : 0
           input_bias_0 : 16
           input_bias_1 : 128
           input_bias_2 : 128
           mean_chn_0 : 104
           mean_chn_1 : 117
           mean_chn_2 : 123
    }
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