구차니의 잡동사니 모음

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/]

빌드해서 올리는데 파일이 있는데 없다고?!?!

혹시나 해서 보는데 target에 file도 없어 ㅠㅠㅠㅠ 아놔 -_-

아무튼 

파일이 없는건

zynq> ./test
-sh: ./test: not found

zynq> ls -al /lib/ld-
ld-2.13.so     ld-linux.so.3

zynq> ls -al /lib/ld-linux.so.3
lrwxrwxrwx    1 root     root            10 Nov 27  2012 /lib/ld-linux.so.3 -> ld-2.13.so

zynq> ./test
FATAL: kernel too old
Aborted

/lib/ld-linux-armhf.so.3 와 /lib/ld-linux.so 의 차이 -_-

아니 저정도면 실행시에 링크파일이 없다고 에러나와줘야지 ㅠㅠ

왜 자기 자신이 없다고 에러가 나는게야!!

$ file test
test: ELF 32-bit LSB executable, ARM, EABI5 version 1 (SYSV), dynamically linked, interpreter /lib/ld-linux-armhf.so.3, for GNU/Linux 4.9.0, with debug_info, not stripped

아무튼 빡쳐서(!) static 링크해서 빌드하고 실행했더니

야이!!!

에라이 걍 컴파일러 바꿔 -_-

[링크 : https://ggpapa.tistory.com/36]

[링크 : https://blog.naver.com/calb30095/221005114736]

먼길을 가서 업어옴

정말 커서 업어오다 시피함 ㅠㅠ

하이마트에서 소모품으로 팔아서 구매

하이마트 판매가가 쿠쿠 인터넷 몰이랑 동일 하니, 나름 손해본건 아닌 듯.

[링크 : http://www.cuckoo.co.kr/mall/productView?productNo=4522]

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]

microzed 에서 12핀 짜리가 보이길래 찾아보니

8핀이 pmod라네?

[링크 : https://reference.digilentinc.com/reference/pmod/specification]

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?