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PSPNet101 TensorFlow离线推理

此链接提供PSPNet101 TensorFlow模型在NPU上离线推理的脚本和方法

快速指南

1. 拷贝代码

git clone https://gitee.com/ascend/ModelZoo-TensorFlow.git
cd Modelzoo-TensorFlow/ACL_TensorFlow/built-in/cv/PSPNet101_for_ACL

2. 下载数据集和预处理

1. 请自行下载测试数据集

2. 执行预处理脚本

   #无翻转
   python3 scripts/data_processing.py --img_num=500 --crop_width=720 --crop_height=720 --data_dir=../cityscapes --val_list=../cityscapes/list/cityscapes_val_list.txt --output_path=$dataset
   

   #翻转
   python3 scripts/data_processing.py --img_num=500 --crop_width=720 --crop_height=720 --data_dir=../cityscapes --val_list=../cityscapes/list/cityscapes_val_list.txt --output_path=$dataset --flipped_eval --flipped_output_path=$flipped_dataset   
   

3. 离线推理

Pb模型转换为om模型

pb模型下载链接

• 环境变量设置

  请参考说明，设置环境变量

• Pb模型转换为om模型

  atc --model=model/PSPNet101.pb --framework=3 --output=model/pspnet101_1batch --soc_version=Ascend310P3 --input_shape=input_image:1,1024,2048,3 --enable_small_channel=1 --insert_op_conf=pspnet_aipp.cfg
  

• 编译程序

  bash build.sh
  

• 开始运行:

  无翻转
  bash benchmark_tf.sh --batchSize=1 --outputType=fp32 --modelPath=../../model/pspnet101_1batch.om --dataPath=../../datasets/ --modelType=PSPnet101 --imgType=rgb
  

  翻转
  bash benchmark_tf.sh --batchSize=1 --outputType=fp32 --modelPath=../../model/pspnet101_1batch.om --dataPath=../../datasets/ --modelType=PSPnet101 --imgType=rgb --flippedDataPath=../../flipped_datasets/ --flippedEval=1
  

性能

结果

本结果是通过运行上面适配的推理脚本获得的。要获得相同的结果，请按照《快速指南》中的步骤操作。

无翻转推理精度结果

翻转推理精度结果