구차니의 잡동사니 모음

일단 돌려보는게 목적이니 대충 해볼까..

실행하면 아래와 같이 결과가 나온다.

$ ./a.out


     CUnit - A unit testing framework for C - Version 2.1-3
     http://cunit.sourceforge.net/


Suite: Suite_1
  Test: test of fprintf() ...passed
  Test: test of fread() ...passed

Run Summary:    Type  Total    Ran Passed Failed Inactive
              suites      1      1    n/a      0        0
               tests      2      2      2      0        0
             asserts      5      5      5      0      n/a

Elapsed time =    0.000 seconds

[링크 : http://cunit.sourceforge.net/example.html]

[링크 : https://sharpis0826.blogspot.com/2013/11/cunit-cunit_17.html]

devops랑도 키워드가 같이 나오긴 한데 개발방법론은 아닌것 같고..

[링크 : https://itholic.github.io/qa-cicd/]

[링크 : https://www.redhat.com/ko/topics/devops/what-is-ci-cd]

You want to write a modern CUnit test compatible with common CI/CD workflows?

[링크 : https://cunity.gitlab.io/cunit/]

[링크 : https://stackify.com/what-is-cicd-whats-important-and-how-to-get-it-right/]

svn의 external 느낌인가?

[링크 : https://git-scm.com/book/ko/v2/Git-도구-서브모듈]

[링크 : https://ohgyun.com/711]

+

[링크 : https://cunity.gitlab.io/cunit/]

junit도 cunit도 듣기만 하고 써보려고 하는건 처음이네..

TDD 본건 기억이 나는데..

막상 cunit 적용하려니 함수 하나하나를 설계하는게 쉽지가 않네..

[링크 : http://dslab.konkuk.ac.kr/class/2017/17SE/Team_Project_B/A3/201411283_유병찬.pdf]

[링크 : https://blog.naver.com/zzeun/130104823706]

[링크 : http://cunit.sourceforge.net/example.html]

[링크 : https://cunity.gitlab.io/cunit/]

엄밀하게는 tensorflow 전체에 대해서

모델 읽어 들이고 반복실행 부분을 찾는 중.

[링크 : http://stackoverflow.com/questions/65351046/how-to-feed-multiple-inputs-tflite-model-in-python-interpreter]

[링크 : http://www.tensorflow.org/lite/guide/inference#load_and_run_a_model_in_python]

내용에 따르 다르지만

RGB로 입력을 받아서 내부적으로 float 0~1 사이로 정규화 하는 듯.

[링크 : https://stackoverflow.com/questions/56222822/how-to-set-input-with-image-for-tensorflow-lite-in-c]

[링크 : https://docs.opencv.org/master/d6/d6d/tutorial_mat_the_basic_image_container.html]

[링크 : https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/images]

[링크 : http://www.tensorflow.org/lite/inference_with_metadata/lite_support]

와... int8과 uint8 차이로

input_tensor 주소 받는게 안되다니!!

memcpy(interpreter->typed_input_tensor<uchar>(0), image.data, image.total() * image.elemSize());
memcpy(interpreter->typed_input_tensor<float>(0), image.data, image.total() * image.elemSize());

비슷한 제목에 다른 내용..

quantization은 현재로서는.. pb 에서 tflite로 변환할때 적용이 가능하고

tflite/float32로 변환된걸 unit8로 다시 한번 변환이 가능한진 모르겠다.

[링크 : https://www.tensorflow.org/lite/performance/post_training_quantization]

[링크 : https://www.tensorflow.org/lite/performance/post_training_integer_quant]

원인 불명의 segmentation fault가 떠서 보니..

입력 tflite 파일이 바뀌었고

input이 uint8에서 float32로 바뀌어서 그런가 하고 바꾸어보니 문제없이 작동한다.

memcpy(interpreter->typed_input_tensor<uchar>(0), image.data, image.total() * image.elemSize());
memcpy(interpreter->typed_input_tensor<float>(0), image.data, image.total() * image.elemSize());

[링크 : https://www.tensorflow.org/lite/api_docs/cc/class/tflite/interpreter]

+

학습이 잘못되었나..

둘다 num_classes가 90으로 동일하다.. COCO 90개를 기반으로 추가 학습을 했으면 더 늘어 나야 하는거 아닌가?

아래가 추가 학습한 내용.. quantized가 빠지고 use_regular_nms가 추가

아무튼 탐지는 하는데 이상한 숫자로 나오고(0번이던 91이든 나올줄 알았는데)

width도 개판으로 나와서 보니

기존은 이쁘게 0,1,2,3 순서라면

학습한 녀석은 3,2,1,0

그래서 width랑 label index가 이상하다고 느껴지는건가?

이전 버전과 비교하기도 쉽지 않은데..

아무튼 특정 파일을 과거 버전으로 돌려 버리는 기능은 의외로 간단해 보이네?

[링크 : https://www.devpools.kr/2017/02/05/초보용-git-되돌리기-reset-revert/]

[링크 : https://youngest-programming.tistory.com/220]