【经验】SoC R CAR V3H2 cnn模型转换后执行以及benchmark过程实操指南

时间： 2023-09-21 来源：世强

RENESAS SoC R CAR V3H2 cnn模型转换后的输出文件有bcl和.pb 2类，都是可以在端侧执行的，本文记录.pb的推理输出以及benchmark过程实操及解析。

以CNN_Frontend_V3H2为例，已经执行step1,step2,step3,step6转换好resnet18模型,这里直接使用瑞萨默认编译好的可执行文件,如果需要修改，就需要重新编译，step6把BUILD_FINAL_APP设置为True，然后在CNN_Frontend_V3H2目录下执行命令，并与瑞萨默认推理restnet18后的输出rcar_output.npy(为瑞萨自己修改restnet18网络模型后的，512，7，7模型输出数据)做benchmark，而我们这里的网络使用的是resnet18公版模型的网络，未做修改优化(瑞萨工具链自动执行优化)，看一下两者的benchmark结果：

将原始的CNN_Frontend_V3H2中，resnet18浮点模型的输出caffe_res5b_relu.npy拷贝到当前的benchmark比较文件目录下面，并把原始的CNN_Frontend_V3H2中转换模型后推理模型输出的rcar_output.npy拷贝到当前的benchmark比较文件目录下面，我们来比较下当前公版resnet18网络和模型通过瑞萨CNN工具链转换后的定点模型推理后输出的rcar_output.npy与以上2个.npy的benchmark结果：

运行推理并与caffe_res5b_relu1.npy做benchmark:

阈值为0.1，benchmark成功，执行后会把在R CAR V3H2板子上的运行结果copy到PC端：

板端的文件：

下面我再看一下与caffe_res5b_relu.npy的benchmark:

benchmark失败，差异超过了10.2868,而阈值设置为0.01，如果设置为11，就可以benchmark成功：

修改阈值为11：

再运行：

这里只做了单一图像的benchmark，根据瑞萨的文档说明可以做大批量的图片输入的benchmark测试:

这个benchmark的作用是比较通过CNN工具链转换后(浮点模型与定点模型)，他们推理图片输出的特征图之间的差异(定点模型输出需要通过cnn工具链转换时的数据格式转换为浮点数据格式)，也就是可以体现cnn工具链带来的精度损失，另外还有一种benchmark，是对开源数据集的测试验证是否准确，也就是模型的精度是否可靠，能否满足要求的，当然，如果按照第一种benchmark来看，如果浮点模型的精度足够高，而定点模型与浮点模型做benchmark差异又很小，也能证明定点模型的精度准确率是很高的。

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