使用ncnn在树莓派4B上部署nanoDet-m网络(12fps)

news2025/4/4 3:27:42

1. 背景

在机器人的应用中，目标检测是一个重要的课题。深度学习的快速发展，在检测的效果方面对比大多数传统检测算法，都有明显的优势。但是将深度学习模型部署到端侧设备上，实现高效的推理，同样是一个问题很多的领域。

在机器人的主控中，树莓派和Jetson系列单板机被使用较多。这篇blog以树莓派4b为例，展示将深度学习模型部署到低算力平台的方法。

与深度学习在GPU上的推理不同，为了实现高效推理，一般都会选择使用推理框架，而不是直接使用python的推理代码进行推理。在CPU侧，常用的推理框架有ncnn、mnn、openvino等；在GPU侧，有tensorrt；高通在htp上，同样有snpe和qnn等推理框架。本blog使用树莓派的CPU进行推理，使用ncnn作为推理框架。

2. 效果

下图所示是在树莓派4b上推理nanoDet-m网络的结果。

图中的两个场景，在被检测目标较为密集的场合，检测算法也能达到11fps，且识别率很高。

除了网络的树莓派端侧推理结果之外，我还统计了一些在推理时，树莓派的相关信息。

将树莓派超频后，推理1分钟多的视频，平均fps可达11.4，最高可达12fps。且温度在合理的范围内。超频后，功耗比不超频状态下多了2.1w左右。

工作状态CPU频率(Hz)CPU温度(℃)GPU频率(Hz)GPU温度(℃)功耗内存占用(with desktop)平均fps
无作业600M34200M33.63.135w318M无
推理nanoDet-m1.5G43500M425.357w494M10.3fps
推理nanoDet-m（超频）2.0G51.2700M52.67.446w446M11.4fps

下图是我使用的功耗测试仪

3.nanoDet-m网络

如下图所示是这次要部署的网络，下图仅截取了部分backbone和部分heads网络。

下表是以YOLOv4 tiny作为对比对象的数据。nanoDet-m实现了在较低的FLOPs和params的情况下，得到了不错的mAP值，是一个非常适合端侧低算力设备推理的网络结构。

ModelbackboneresolutionCOCO mAPFLOPsparams
NanoDet-mShuffleNetV2 1.0x320*32020.60.72G0.95M
YOLOv4 tinyCSPDarknet53416x41621.76.5B3.1M

4. 我的树莓派信息

硬件： 树莓派4b、2G RAM、32G ROM、荣耀平板8充电头供电、全套散热装，如下图
[外链图片转存中…(img-GvXUrHfu-1683902382583)]

软件：raspberry OS、上游分支Debian GNU/Linux 11 (bullseye)。

5. ncnn推理相关软件安装

下面介绍在树莓派4b端侧推理nanoDet-m网络，需要安装的组件以及安装方法。

5.1 安装ncnn

执行uname -a，确保是aarch64架构的系统。

执行如下安装指令

# check for updates
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
# install dependencies
sudo apt-get install cmake wget
sudo apt-get install build-essential gcc g++
sudo apt-get install libprotobuf-dev protobuf-compiler
# download ncnn
git clone --depth=1 https://github.com/Tencent/ncnn.git
# install ncnn
cd ncnn
mkdir build
cd build
# build 64-bit ncnn
cmake -D NCNN_DISABLE_RTTI=OFF -D NCNN_BUILD_TOOLS=ON \
-D CMAKE_TOOLCHAIN_FILE=../toolchains/aarch64-linux-gnu.toolchain.cmake ..
make -j4
make install
# copy output to dirs
sudo mkdir /usr/local/lib/ncnn
sudo cp -r install/include/ncnn /usr/local/include/ncnn
sudo cp -r install/lib/libncnn.a /usr/local/lib/ncnn/libncnn.a

在~/ncnn/build/install/bin文件夹下，有很多转换模型的工具，这在我们后面的博客中会用得到，将onnx模型转换为ncnn支持的模型。

5.2 安装opencv4.5.5

（1）更新EEPROM
树莓派4b支持更新EEPROM中的固件，可有效降低树莓派的运行温度。

sudo rpi-eeprom-update
sudo rpi-eeprom-update -a
sudo reboot

(2) 源码编译安装opencv

不要使用pip或者apt安装opencv，这两种方式不能保证是64bit版本的，性能不能充分在树莓派上发挥出来。

在Preferences -> Raspberry Pi Configuration -> Performance -> GPU Memory设置项中，给GPU分配至少128M显存。

执行以下命令安装

# check for updates
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
# dependencies
sudo apt-get install build-essential cmake git unzip pkg-config
sudo apt-get install libjpeg-dev libpng-dev
sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
sudo apt-get install libgtk2.0-dev libcanberra-gtk* libgtk-3-dev
sudo apt-get install libgstreamer1.0-dev gstreamer1.0-gtk3
sudo apt-get install libgstreamer-plugins-base1.0-dev gstreamer1.0-gl
sudo apt-get install libxvidcore-dev libx264-dev
sudo apt-get install python3-dev python3-numpy python3-pip
sudo apt-get install libtbb2 libtbb-dev libdc1394-22-dev
sudo apt-get install libv4l-dev v4l-utils
sudo apt-get install libopenblas-dev libatlas-base-dev libblas-dev
sudo apt-get install liblapack-dev gfortran libhdf5-dev
sudo apt-get install libprotobuf-dev libgoogle-glog-dev libgflags-dev
sudo apt-get install protobuf-compiler

下载opencv4.5.5的源码包

cd ~
# 如果网络连接失败，在其他电脑上访问这个网址下载好，再放到树莓派的 ~/ 目录下
wget -O opencv.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/4.5.5.zip
wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/4.5.5.zip
unzip opencv.zip
unzip opencv_contrib.zip
mv opencv-4.5.5 opencv
mv opencv_contrib-4.5.5 opencv_contrib

在执行编译之前，如果是2G RAM的树莓派，需要扩容swap分区，大于2G RAM的版本可忽略此项。
扩容swap方式（仅限2G RAM）

使用开源代码rpi_zram, 对swap进行扩容，按照github上的README操作就可以。

编译opencv4.5.5

cd ~/opencv
mkdir build
cd build
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib/modules \
-D ENABLE_NEON=ON \
-D WITH_OPENMP=ON \
-D WITH_OPENCL=OFF \
-D BUILD_TIFF=ON \
-D WITH_FFMPEG=ON \
-D WITH_TBB=ON \
-D BUILD_TBB=ON \
-D WITH_GSTREAMER=ON \
-D BUILD_TESTS=OFF \
-D WITH_EIGEN=OFF \
-D WITH_V4L=ON \
-D WITH_LIBV4L=ON \
-D WITH_VTK=OFF \
-D WITH_QT=OFF \
-D OPENCV_ENABLE_NONFREE=ON \
-D INSTALL_C_EXAMPLES=OFF \
-D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=OFF \
-D PYTHON3_PACKAGES_PATH=/usr/lib/python3/dist-packages \
-D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON \
-D BUILD_EXAMPLES=OFF ..

make -j4
sudo make install
sudo ldconfig

验证安装，进入python编程环境

import cv2
print(cv2.__version__)

5.3 安装codeblocks

使用codeblocks在树莓派上进行开发。喜欢remote develop的也可以直接使用vscode的远程开发功能。

6. 推理通路代码

执行git clone https://github.com/borninfreedom/NanoDet-ncnn-Raspberry-Pi-4.git 来获取通路前后处理代码和素材文件。

其中，NanoDet.cbp是codeblocks工程文件，可以直接双击打开一个codeblock工程。

在codeblocks中编译并运行，即可将NanoDet模型部署在树莓派上。

7. 主要代码说明

如上图是使用ncnn进行网络部署的过程。下面就以这个主线进行展开来说明代码的主要细节实现。

使用ncnn::Net nanodet，定义ncnn的网络nanodet后，首先需要将模型文件load进来。

nanodet.load_param("nanodet_m.param");
nanodet.load_model("nanodet_m.bin");

在这里，我提供了nanodet_m和nanodet_m-int8两个模型，分别为float和int8量化的模型。每一个模型分为两个文件，.param参数文件和.bin模型文件。.param文件可以直接使用netron软件打开，以查看网络结构。

在代码的main函数中，load进来模型后，下面就要执行检测的主要过程。在detect_nanodet函数中，首先对图片进行resize操作，然后调用ncnn的from_pixels_resize函数，将cv::Mat数据转换到ncnn::Mat同时进行resize操作。

    int w = width;
    int h = height;
    float scale = 1.f;
    if (w > h)
    {
        scale = (float)target_size / w;
        w = target_size;
        h = h * scale;
    }
    else
    {
        scale = (float)target_size / h;
        h = target_size;
        w = w * scale;
    }
    // from_pixels_resize将cv::Mat数据转换到ncnn::Mat同时进行resize操作
    ncnn::Mat in = ncnn::Mat::from_pixels_resize(bgr.data, ncnn::Mat::PIXEL_BGR, width, height, w, h);

目前ncnn不支持同时进行图片等比例缩放并且填充到固定长宽，具体可以访问ncnn issues 1260。因此还需要调用copy_make_border函数进行图片的填充。

    // pad to target_size rectangle
    // 这两个公式的作用是将 w 填充到32的倍数，需要 pad 多少，比如 w = 1，需要 pad 31才能到32， w=63，需要 pad 1到64
    int wpad = (w + 31) / 32 * 32 - w;
    int hpad = (h + 31) / 32 * 32 - h;

    ncnn::Mat in_pad;

    // in_pad是目标Mat，函数的作用是在原输入上，进行pad，扩充边界
    ncnn::copy_make_border(in, in_pad, hpad / 2, hpad - hpad / 2, wpad / 2, wpad - wpad / 2, ncnn::BORDER_CONSTANT, 0.f);

然后对图片减均值和norm操作。

const float mean_vals[3] = {103.53f, 116.28f, 123.675f};
const float norm_vals[3] = {0.017429f, 0.017507f, 0.017125f};

in_pad.substract_mean_normalize(mean_vals, norm_vals);

下面是创建比较重要的extractor。ncnn将网络的结构用blob（用netron打开.param文件，每一个节点可以理解为一个blob）链接构成一个DAG（有向无环图），给定input以及extract之后，ncnn从extract向上查找，找到通往input的路径，让后再顺序路径forward下来。

使用下面的语句创建一个Extractor的实例。

ncnn::Extractor ex = nanodet.create_extractor();

创建了ex之后，就可以指定input和output，让ncnn进行遍历，构建网络的有向无环图。

使用ex.input函数来指定模型的输入节点。输入节点的名字，使用netron打开.param文件，即可看到。

ex.input("input.1", in_pad);

然后调用ex.extract来构建网络并执行forward，这里需要将output节点的名字作为参数传递进去。nanoDet-m网络，在head部分，分别有stride8、stride16、stride32三个部分。

上图所示是nanoDet的head部分，从上到下依次是stride 8、stride 16、stride 32的分支，我们需要将红框框出的输出节点，作为参数传递给ncnn的extract函数。

上图所示为stride 8分支，我们以stride 8分支为例。在netron中，我们点击sigmoid_395 -> Reshape_397 -> Transpose_398这个class分支最后的Transpose_398节点，如上图，可以看到这个节点的输出名字为cls_pred_stride_8。同理，点击Reshape_400 -> Transpose_401这个bbox分支的最后的节点Transpose_401节点，可以看到这个节点的输出名字是dis_pred_stride_8。这两个output的名字是我们要作为参数传递给extract函数的。stride 16、stride 32 head分支同理。

下面看一下stride 8分支的代码

    // stride 8
{
    ncnn::Mat cls_pred;
    ncnn::Mat dis_pred;
    ex.extract("cls_pred_stride_8", cls_pred);
    ex.extract("dis_pred_stride_8", dis_pred);

    std::vector<Object> objects8;
    generate_proposals(cls_pred, dis_pred, 8, in_pad, prob_threshold, objects8);

    proposals.insert(proposals.end(), objects8.begin(), objects8.end());
}

上面的代码，我们将cls_pred_stride_8和dis_pred_stride_8作为参数传递给ex.extract函数。

extract函数同时会执行forward计算，后面调用generate_proposals生成proposals；调用qsort_descent_inplace对proposals进行排序；调用nms_sorted_bboxes执行nms计算即可完成全部的部署过程。最后再执行画图操作即可。

8. 树莓派超频

为了发挥树莓派更高的性能，可以对树莓派进行超频。对于树莓派4b，在超频之前，需要先更新EEPROM (electrically erasable programmable read-only memory)固件。最新固件的作用不是提高了树莓派的主频，而是降低了树莓派的功耗，降低了树莓派的温度。

sudo apt-get update
sudo apt-get full-upgrade
sudo apt-get install rpi-eeprom
# to get the current status
sudo rpi-eeprom-update
# to update the firmware
sudo rpi-eeprom-update -a
sudo reboot

树莓派通过直接修改/boot/config.txt文件即可实现超频。在文件中，主要通过修改over_voltage，arm_freq，gpu_freq三项来实现cpu和gpu的超频。其中over_voltage表示随着cpu频率的增高，相应的cpu的电压要适当提高。

树莓派4b，不同频率，以及对应频率下over_voltage设定的值参见下表。

超频后，需要使用更为优秀的散热和电源。下面图片描述了不同频率、不同散热装置下，树莓派随着运行时间的温度走势。

我们可以使用下面的指令来查看超频之后的频率、电压和温度。

# 查看cpu频率
watch -n1 vcgencmd measure_clock arm
# 查看gpu频率
watch -n1 vcgencmd measure_clock core

# 查看电压
watch -n1 vcgencmd measure_volts core
# 查看温度
watch -n1 vcgencmd measure_temp

# 查看所有参数
vcgencmd get_config int
#

9. int8量化模型

我提供的文件中，还有nanodet_m-int8.bin和nanodet_m-int8.param两个文件，这是使用ncnn int8量化的模型，模型的weights和activations（节点的输出，不是激活函数，详见paper A White Paper on Neural Network Quantization）使用int8来存储。量化模型相比float16模型，计算量更小，模型体积更小，推理速度更快，精度略有损失。

从上图nanodet_m.bin和nanodet_m-int8.bin两个文件的大小对比，可以看到int8的模型占用的空间，基本上是float16模型的一半。

在代码中，将load_param和load_model函数的参数改为int8模型的名字。在main函数中修改如下，加载int8量化模型：

nanodet.load_param("nanodet_m-int8.param");
nanodet.load_model("nanodet_m-int8.bin");

从上图看，int8的量化模型，在多人的情况下，依然能够都检出来。但是摩托车没有检测出来。

我也对int8模型的性能和功耗进行了测试。

工作状态CPU频率(Hz)CPU温度(℃)GPU频率(Hz)GPU温度(℃)功耗内存占用(with desktop)平均fps
推理nanoDet-m-int8（超频）2.0G56.4700M55.57.53w526M13.5fps

然后将之前float16模型的数据一起对比来看，可以看到int8的模型的fps是最高的，平均fps达到了13.5。温度数据，由于天气变化，有波动属于正常。

工作状态CPU频率(Hz)CPU温度(℃)GPU频率(Hz)GPU温度(℃)功耗内存占用(with desktop)平均fps
无作业600M34200M33.63.135w318M无
推理nanoDet-m1.5G43500M425.357w494M10.3fps
推理nanoDet-m（超频）2.0G51.2700M52.67.446w446M11.4fps
推理nanoDet-m-int8（超频）2.0G56.4700M55.57.53w526M13.5fps

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