Результаты конвертации и бенчмаркина моделей в TFLite из списка 10 публичных моделей.

[FenixFly]

Для конвертации и бенчмаркинга моделей в рамках проекта предполагалась конвертация и запуск в TFLite следующих публичных моделей.

• densenet-121-tf
• googlenet-v1
• googlenet-v4-tf
• squeezenet1.1
• resnet-50-pytorch
• ssd_512_resnet50_v1_coco
• ssd_512_vgg16_atrous_voc
• ssd_300_vgg16_atrous_voc
• ssd_512_mobilenet1.0_coco

Был реализован скрипт, который скачивает данные модели, и конвертирует их. TF модели конвертируются в TFLite напрямую, остальные через промежуточное сохранение в ONNX, затем с помощью скрипта в текущем репозитории tflite_converter.py в формат TFLite. Результаты следующие.

• Результаты бенчмаркинга моделей: https://github.com/itlab-vision/dl-benchmark/blob/87c9940ef19104843274eb38f4f8dc7ff887bce9/results/benchmarking/TFLite-2.14-riscv-public_models-07.04.2024.xlsx
• Результаты Accuracy Checker: https://github.com/itlab-vision/dl-benchmark/blob/44ec70070f47c07698324cf92a72d450b7e2c056/results/accuracy/TFLite-2.14-riscv-1000images-public_models-05-04-2024.xlsx
• Скрипт скачивания и конвертации моделей: 2f95fde

Результаты конвертации:

• Модель densenet-121-tf сконвертировалась из TF в TFLite, бенчмарк запущен с batch 1 и 8.
• Модель googlenet-v1 не сконвертировалась из Caffe в ONNX.
• Модель googlenet-v4-tf сконвертировалась из TF в TFLite, бенчмарк запущен с batch 1 и 8.
• Модель squeezenet1.1 сконвертировалась из Сaffe в ONNX и далее в TFLite, бенчмарк запущен с batch 1. В ONNX после конвертации зафиксирован batch 1, поэтому запуск batch 8 невозможен. Необходим инструмент для изменения размера batch в ONNX модели.
• Модель resnet-50-pytorch сконвертировалась из PyTorch в ONNX и далее в TFLite, бенчмарк запущен с batch 1. В ONNX после конвертации зафиксирован batch 1, поэтому запуск batch 8 невозможен. Необходим инструмент для изменения размера batch в ONNX модели.
• Модели ssd_512_resnet50_v1_coco, ssd_512_vgg16_atrous_voc, ssd_300_vgg16_atrous_voc, ssd_512_mobilenet1.0_coco сконвертировались из MXNet в ONNX с потерей NMS слоя модели (на выходе получилось 3 тензора). Конвертация из ONNX в TFLite падает с ошибкой о неверной размерности в слое ssd0_multiperclassdecoder0_slice_axis0.