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TDA4③：YOLOX的模型转换与SK板端运行

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本文字数： 3.8k 阅读时长 ≈ 14 分钟

以目标检测算法YOLOX为例，记录模型从权重文件转换为ONNX，再使用TIDL(Importer/Tools)编译为可执行文件，最后于SK板运行及评估的开发流程。

接上一篇：TDA4②：环境搭建、模型转换、Demo及Tools
下一篇：TDA4④：部署自定义深度学习模型

YOLOX部署TDA4VM-SK流程

TI官方在 ModelZOO 中提供了一系列预训练模型可以直接拿来转换，也提供了 edgeai-YOLOv5 与 edgeai-YOLOX 等优化的开源项目，可以直接下载提供的YOLOX_s的 onnx文件 和 prototxt文件 ，也可以在官方项目上训练自己的模型后再导入。

这里尝试跑通全流程，在 edgeai-YOLOX 项目中训练，得到 .pth 权重文件，使用 export_onnx.py 文件转换为 .onnx 模型文件和 .prototxt 架构配置文件，并导入TIDL，得到部署用的 .bin 文件。
主要参考 edgeai-YOLOX文档 以及 YOLOX模型训练结果导入及平台移植应用

picture 1

1. 使用edgeai-yolox训练模型

目标检测文档：edgeai-yolox-2d_od

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git clone https://github.com/TexasInstruments/edgeai-yolox.git

conda create -n pytorch python=3.6
./setup.sh  #若pytorch环境已建好，就不用全部跑通，后面运行时一个个装
#运行demo，pth在文档中下载
python tools/demo.py image -f exps/default/yolox_s_ti_lite.py -c yolox-s-ti.pth --path assets/dog.jpg --conf 0.25 --nms 0.45 --tsize 640 --save_result --device gpu --dataset coco
#报错，注释掉135行self.cad_models = model.head.cad_models，成功

#自建数据集，COCO格式，放在datasets文件夹
    COCO 
    ├── train2017   #训练jpg图片
    ├── val2017     #验证jpg图片
    └── annotations #标签json文件
        ├── instances_train2017.json
        └── instances_val2017.json

yolox/data/datasets/coco_classes.py #修改类别名称
yolox/data/datasets/coco.py  #改size
yolox/exp/yolox_base.py   #类别数量等训练参数,如interval改为1，配置数据增强等
exps/default/yolox_s_ti_lite.py #模型配置文件，在里面修改参数，如模型大小

#运行训练：
python -m yolox.tools.train -n yolox-s-ti-lite -d 0 -b 16 --fp16 -o --cache
#Save weights to ./YOLOX_outputs/yolox_s_ti_lite

#导出：
python3 tools/export_onnx.py --output-name yolox_s_ti_lite0.onnx -f exps/default/yolox_s_ti_lite.py -c YOLOX_outputs/yolox_s_ti_lite/best_ckpt.pth --export-det
#生成onnx与prototxt

#onnx推理：
python3 demo/ONNXRuntime/onnx_inference.py -m yolox_s_ti_lite0.onnx -i test.jpg -s 0.3 --input_shape 640,640 --export-det

2. 模型文件转ONNX

ONNX(Open Neural Network Exchange)是用于在各种深度学习训练和推理框架转 换的一个中间表示格式。ONNX 定义了一组和环境，平台均无关的标准格式，来增强各种 AI 模型的可交互性，开放性较强。 TIDL 对 ONNX 模型有很好的支持，因此，将训练得到的pth模型文件转换为onnx文件，并利用tidl importer实现模型的编译与量化，具体步骤如下：

pycharm进入edgeai-yolox项目，根据提示额外安装requirements
Window中配置该环境需要安装visual studio build tools，而且很多包报错，因此转ubuntu用vscode搭pytorch环境，非常顺利（vscode插件离线安装：如装python插件，直接进 marketplace 下好拖到扩展位置）拓展设置中把Python Default Path改成创建的环境 /home/wyj/anaconda3/envs/pytorch/bin/python，最后用vscode打开项目，F5运行py程序，将.pth转为 .onnx, .prototxt 文件。

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pip3 install -U pip && pip3 install -r requirements.txt
pip3 install -v -e .  # or  python3 setup.py develop
#安装pycocotools
pip3 install cython
pip3 install 'git+https://github.com/cocodataset/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI'
#下载ti的yolox-s-ti-lite.pth放入项目文件夹，运行export，
python3 tools/export_onnx.py --output-name yolox_s_ti_lite.onnx -f exps/default/yolox_s_ti_lite.py -c yolox-s-ti-lite.pth

#Debug：
TypeError: Descriptors cannot not be created directly. > pip install protobuf==3.19.6;
AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'object'. > pip install numpy==1.23.4
#成功，生成onnx文件
 __main__:main:245 - generated onnx model named yolox_s_ti_lite.onnx
 __main__:main:261 - generated simplified onnx model named yolox_s_ti_lite.onnx
 __main__:main:264 - generated prototxt yolox_s_ti_lite.prototxt
yolox_s_ti_lite.prototxt 
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name: "yolox"
tidl_yolo {
  yolo_param {
    input: "/head/Concat_output_0"
    anchor_width: 8.0
    anchor_height: 8.0}
  yolo_param {
    input: "/head/Concat_3_output_0"
    anchor_width: 16.0
    anchor_height: 16.0}
  yolo_param {
    input: "/head/Concat_6_output_0"
    anchor_width: 32.0
    anchor_height: 32.0}
detection_output_param {
    num_classes: 80
    share_location: true
    background_label_id: -1
    nms_param {
      nms_threshold: 0.4
      top_k: 500}
    code_type: CODE_TYPE_YOLO_X
    keep_top_k: 200
    confidence_threshold: 0.4}
  name: "yolox"
  in_width: 640
  in_height: 640
  output: "detections"}

ONNXRuntime inference

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cd <YOLOX_HOME>
python3 demo/ONNXRuntime/onnx_inference.py -m yolox_s_ti_lite.onnx -i assets/dog.jpg -o output -s 0.3 --input_shape 640,640
#成功基于ONNXRuntime输出预测结果
图 1

3. 使用TIDL转换模型

本节使用了两种不同的方法完成PC端TIDL的编译运行：

  1. TIDL Importer: 使用RTOS SDK中提供的导入工具，提供了很多例程（8.6中没有，copy 8.5的），方便快捷；
  2. TIDL Tools：TI提供的工具，见github edgeai-tidl-tools，或在RTOS SDK也内置了，灵活度高，不支持的算子分配到ARM核，支持的会使用TIDL加速运行，增加了深度学习模型开发和运行的效率。但要求平台有onnx运行环境

a. 使用TIDL Importer (by RTOS SDK)

  1. 模型文件配置：拷贝 .onnx, .prototxt 文件至/ti_dl/test/testvecs/models/public/onnx/，yolox_s_ti_lite.prototxt中改in_width&height，根据情况改nms_threshold: 0.4，confidence_threshold: 0.4
  2. 编写转换配置文件：在/testvecs/config/import/public/onnx下新建（或复制参考目录下yolov3例程）tidl_import_yolox_s.txt，参数配置见文档, 元架构类型见 Object detection meta architectures，inData处修改自定义的数据输入

转换配置文件tidl_import_yolox_s.txt

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modelType       = 2     #模型类型，0: Caffe, 1: TensorFlow, 2: ONNX, 3: tfLite
numParamBits    = 8     #模型参数的位数，Bit depth for model parameters like Kernel, Bias etc.
numFeatureBits  = 8     #Bit depth for Layer activation
quantizationStyle = 3   #量化方法，Quantization method. 2: Linear Mode. 3: Power of 2 scales（2的幂次）
inputNetFile    = "../../test/testvecs/models/public/onnx/yolox-s-ti-lite.onnx" #Net definition from Training frames work
outputNetFile   = "../../test/testvecs/config/tidl_models/onnx/yolo/tidl_net_yolox_s.bin"   #Output TIDL model with Net and Parameters
outputParamsFile = "../../test/testvecs/config/tidl_models/onnx/yolo/tidl_io_yolox_s_"  #Input and output buffer descriptor file for TIDL ivision interface
inDataNorm      = 1     #1 Enable / 0 Disable Normalization on input tensor.
inMean          = 0 0 0 #Mean value needs to be subtracted for each channel of all input tensors
inScale         = 1.0 1.0 1.0   #Scale value needs to be multiplied after means subtract for each channel of all input tensors，yolov3例程是0.003921568627 0.003921568627 0.003921568627
inDataFormat    = 1     #Input tensor color format. 0: BGR planar, 1: RGB planar
inWidth         = 1024  #each input tensors Width (可以在.prototxt文件中查找到)
inHeight        = 512   #each input tensors Height
inNumChannels   = 3     #each input tensors Number of channels
numFrames       = 1     #Number of input tensors to be processed from the input file
inData          =   "../../test/testvecs/config/detection_list.txt" #Input tensors File for Reading
perfSimConfig   = ../../test/testvecs/config/import/device_config.cfg   #Network Compiler Configuration file
inElementType   = 0     #Format for each input feature, 0 : 8bit Unsigned, 1 : 8bit Signed
metaArchType    = 6     #网络使用的元架构类型，Meta Architecture used by the network，ssd mobilenetv2 = 3, yolov3 = 4, efficientdet tflite = 5, yolov5 yolox = 6
metaLayersNamesList =  "../../test/models/pubilc/onnx/yolox_s_ti_lite.prototxt" #架构配置文件，Configuration files describing the details of Meta Arch
postProcType    = 2     #后处理，Post processing on output tensor. 0 : Disable, 1- Classification top 1 and 5 accuracy, 2 – Draw bounding box for OD, 3 - Pixel level color blending
debugTraceLevel = 1     #输出日志

  1. 模型导入
    使用TIDL import tool，得到可执行文件 .bin

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    cd ${TIDL_INSTALL_PATH}/ti_dl/utils/tidlModelImport
    ./out/tidl_model_import.out ${TIDL_INSTALL_PATH}/ti_dl/test/testvecs/config/import/public/onnx/tidl_import_yolox.txt
    #successful Memory allocation
    #../../test/testvecs/config/tidl_models/onnx/生成的文件分析：
    tidl_net_yolox_s.bin        #Compiled network file 网络模型数据
    tidl_io_yolox_s_1.bin       #Compiled I/O file 网络输入配置文件
    tidl_net_yolox_s.bin.svg    #tidlModelGraphviz tool生成的网络图
    tidl_out.png, tidl_out.txt  #执行的目标检测测试结果，与第三步TIDL运行效果一致 txt:[class, source, confidence, Lower left point(x,y), upper right point(x,y) ]

    #Debug，本来使用官方的yolox_s.pth转成onnx后导入，发现报错：
    Step != 1 is NOT supported for Slice Operator -- /backbone/backbone/stem/Slice_3 
    #因为"the slice operations in Focus layer are not embedded friendly"，因此ti提供yolox-s-ti-lite，优化后的才能直接导入

  2. TIDL运行(PC inference)

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    #在文件ti_dl/test/testvecs/config/config_list.txt顶部加入:
    1 testvecs/config/infer/public/onnx/tidl_infer_yolox.txt
    0

    #新建tidl_infer_yolox.txt:
    inFileFormat    = 2
    numFrames       = 1
    netBinFile      = "testvecs/config/tidl_models/onnx/yolo/tidl_net_yolox_s.bin"
    ioConfigFile    = "testvecs/config/tidl_models/onnx/yolo/tidl_io_yolox_s_1.bin"
    inData  =   testvecs/config/detection_list.txt
    outData =   testvecs/output/tidl_yolox_od.bin
    inResizeMode    = 0
    debugTraceLevel = 0
    writeTraceLevel = 0
    postProcType    = 2

    #运行，结果在ti_dl/test/testvecs/output/
    cd ${TIDL_INSTALL_PATH}/ti_dl/test
    ./PC_dsp_test_dl_algo.out
    图 2

b. 使用TIDL Tools（by Edge AI Studio）

参考他人实例：YOLOX-Yoga
使用Edge AI Studio > Model Analyzer > Custom models > ONNX runtime > custom-model-onnx.ipynb例程, 并结合 OD.ipynb 例程进行修改

YOLOX.ipynb

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import os
import tqdm
import cv2
import numpy as np
import onnxruntime as rt
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
#/notebooks/scripts/utils.py:
from scripts.utils import imagenet_class_to_name, download_model, loggerWritter, get_svg_path, get_preproc_props, single_img_visualise, det_box_overlay

其中scripts.utils中的代码细节在/notebooks/scripts/utils.py

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#预处理
def preprocess(image_path):
    img = cv2.imread(image_path) # 使用OpenCV读取图像
    print('原始图像：', img.shape, img.dtype)
    img = cv2.resize(img, (640, 640), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    img = img.astype('float32') / 255.0
    img = (img * 255).astype('uint8')
    img = np.expand_dims(img, axis=0) # 扩展图片数组维度
    img = np.transpose(img, (0, 3, 1, 2)) # NHWC 格式（batch_size，height, width，channels）转换为 NCHW 格式
    print('处理后的图像：', img.shape, img.dtype)
    return img

图片的预处理十分重要，调试时注意print图片数据，避免处理出错

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#配置
images = [
'WYJ/dog.jpg',
]
output_dir = 'WYJ/output'#优化后的ONNX模型将保存的输出目录
onnx_model_path = 'WYJ/yolox_s_lite_640x640_20220221_model.onnx'
prototxt_path = 'WYJ/yolox_s_lite_640x640_20220221_model.prototxt'
with loggerWritter("WYJ/logs"):# stdout and stderr saved to a *.log file.
    compile_options = {
      'tidl_tools_path' : os.environ['TIDL_TOOLS_PATH'],
      'artifacts_folder' : output_dir,
      'tensor_bits' : 8,
      'accuracy_level' : 1,
      'advanced_options:calibration_frames' : len(images), 
      'advanced_options:calibration_iterations' : 3, # used if accuracy_level = 1
      'debug_level' : 1, # 设置调试级别，级别越高提供的调试信息越详细
      #'advanced_options:output_feature_16bit_names_list': '370, 680, 990, 1300',    
      #'deny_list': 'ScatterND', #' Conv, Relu, Add, Concat, Resize', # MaxPool
      'object_detection:meta_arch_type': 6,
      'object_detection:meta_layers_names_list': prototxt_path,    
    }
# create the output dir if not present & clear the directory
os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
for root, dirs, files in os.walk(output_dir, topdown=False):
    [os.remove(os.path.join(root, f)) for f in files]
    [os.rmdir(os.path.join(root, d)) for d in dirs]

object_detection:meta_arch_type、meta_layers_names_list两个参数在OD任务中必须配置，否则内核直接奔溃，参数配置文档中也有说明：object-detection-model-specific-options

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#模型转换
so = rt.SessionOptions()
EP_list = ['TIDLCompilationProvider','CPUExecutionProvider']
sess = rt.InferenceSession(onnx_model_path ,providers=EP_list, provider_options=[compile_options, {}], sess_options=so)
# 获取所有输入输出详细信息
input_details = sess.get_inputs()
print("Model input details:")
for i in input_details:
    print(i)
output_details = sess.get_outputs()
print("Model output details:")
for i in output_details:
    print(i)
#运行
for i in tqdm.trange(len(images)):
    processed_image = preprocess(images[i])
    output=None
    output = list(sess.run(None, {input_details[0].name :processed_image }))

打印输入输出信息，运行编译

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#画框
from PIL import Image, ImageDraw
img = Image.open("WYJ/dog.jpg")

width_scale = 640 / img.size[0]
height_scale = 640 / img.size[1]
# 创建ImageDraw对象
draw = ImageDraw.Draw(img)
# 遍历所有边界框，画出矩形
for i in range(int(output[0][0][0].shape[0])):
    # 取出顶点坐标和置信度
    xmin, ymin, xmax, ymax, conf = tuple(output[0][0][0][i].tolist())
    if(conf > 0.4) :
        cls = int(output[1][0][0][0][i])  # 取出类别编号
        print('class:', cls, ', box:',output[0][0][0][i])
        color = (255, cls*10, cls*100)        # 选择不同颜色表示不同类别
        # 画出矩形框
        draw.rectangle(((xmin/ width_scale, ymin/ height_scale), (xmax/ width_scale, ymax/ height_scale)), outline=color, width=2)
img.show()  # 显示画好的图像

画框，引入了缩放比例，否则框的位置不对
图 3 

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#Subgraphs visualization
from pathlib import Path
from IPython.display import Markdown as md

subgraph_link =get_svg_path(output_dir) 
for sg in subgraph_link:
    hl_text = os.path.join(*Path(sg).parts[4:])
    sg_rel = os.path.join('../', sg)
    display(md("[{}]({})".format(hl_text,sg_rel)))

生成两个.svg网络可视化图的链接

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#模型推理
EP_list = ['TIDLExecutionProvider','CPUExecutionProvider']
sess = rt.InferenceSession(onnx_model_path ,providers=EP_list, provider_options=[compile_options, {}], sess_options=so)

input_details = sess.get_inputs()
for i in range(5):#Running inference several times to get an stable performance output
    output = list(sess.run(None, {input_details[0].name : preprocess('WYJ/dog.jpg')}))

from scripts.utils import plot_TI_performance_data, plot_TI_DDRBW_data, get_benchmark_output
stats = sess.get_TI_benchmark_data()
fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=1, figsize=(10,5))
plot_TI_performance_data(stats, axis=ax)
plt.show()

tt, st, rb, wb = get_benchmark_output(stats)
print(f'Statistics : \n Inferences Per Second   : {1000.0/tt :7.2f} fps')
print(f' Inference Time Per Image : {tt :7.2f} ms  \n DDR BW Per Image        : {rb+ wb : 7.2f} MB')

推理，注意TIDLCompilationProvider和TIDLExecutionProvider的区别
图 2

Statistics :
Inferences Per Second : 104.44 fps
Inference Time Per Image : 9.57 ms
DDR BW Per Image : 16.22 MB

Debug:

  • 将custom-model-onnx 替换为自己的模型后报错，且内核经常挂掉，这不是服务器的问题，而是代码中有错误引发 Jupyter 中的某种内存分配问题并kill内核.（如，索引路径错误，模型不存在，config参数配置错误）—— E2E:Kills Kernel in Edge AI Studio
  • 在My Workspace中， 右上角New > Terminal 可以打开终端，便于进一步的调试
  • prebuilt-models中的预训练模型每次重启EVM都要先重新解压:
    cd notebooks/prebuilt-models/8bits/
    find . -name "*.tar.gz" -exec tar --one-top-level -zxvf "{}" \;
  • 内核频繁挂掉：重启EVM

4. 板端运行(TDA4VM-SK)

连接SK板进入minicom串口通讯传输模型文件(失败)（若能连网线通过jupyternotebook配置更方便，这里网络有限制所以配置都通过SD卡进行）

通过SD卡配置编译生成的模型，配置模型文件夹yolox放入modelzoo文件夹：

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model_zoo/yolox/
├── artifacts #存放编译生成的工件
│   ├── allowedNode.txt
│   ├── detslabels_tidl_io_1.bin
│   ├── detslabels_tidl_net.bin
│   └── onnxrtMetaData.txt
├── dataset.yaml  #数据集类别
├── model
│   ├── yolox_s_lite_640x640_20220221_model.onnx  #onnx模型
│   └── yolox_s_lite_640x640_20220221_model.prototxt  #可省略
└── param.yaml  #配置文件, 需要修改model_path,threshold等，可复制别的模型yaml（如8220）, 否则可能少很多参数

通过SD卡配置object_detection.yaml，在model参数中索引上面建立的模型文件夹

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#通过minicom连接串口
sudo minicom -D /dev/ttyUSB2 -c on
root #登录
#运行yolox_s实例
cd /opt/edgeai-gst-apps/apps_cpp
./bin/Release/app_edgeai ../configs/object_detection.yaml

修改app_edgeai（optional）

在opt\edgeai-gst-apps\apps_cpp\完成修改后重新make:

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#Regular builds (Build_Instructions.txt)
mkdir build && cd build
cmake ..
make

5. 性能评估

Docs: Performance Visualization Tool
运行实例时，会在运行文件的上一级../perf_Logs/中生成 .md 格式的Performance Logs，最多15个，运行时会不断覆写

也可以使用Perfstats tool, 把运行状态在terminal print:

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#构建工具
cd /opt/edgeai-gst-apps/scripts/perf_stats
mkdir build && cd build
cmake .. && make
#运行评估
cd /opt/edgeai-gst-apps/scripts/perf_stats/build
../bin/Release/perf_stats -l

此外，使用官方提供的可视化工具Visualization tool是最佳选择，但是要装Docker

Performance Logs

Summary of CPU load

CPU TOTAL LOAD %
mpu1_0 40.83
mcu2_0 7. 0
mcu2_1 1. 0
c6x_1 0. 0
c6x_2 1. 0
c7x_1 32. 0

HWA performance statistics

HWA（Hardware Accelerator） LOAD（Million Operations per second）
MSC0（Multiply and Accumulate） 6.94 % ( 42 MP/s )
MSC1 6.74 % ( 55 MP/s )

DDR performance statistics

DDR BW AVG PEAK
READ BW 1509 MB/s 5713 MB/s
WRITE BW 721 MB/s 3643 MB/s
TOTAL BW 2230 MB/s 9356 MB/s

Detailed CPU performance/memory statistics

CPU: mcu2_0

TASK TASK LOAD
IPC_RX 0.34 %
REMOTE_SRV 0.30 %
LOAD_TEST 0. 0 %
TIVX_CPU_0 0. 0 %
TIVX_V1NF 0. 0 %
TIVX_V1LDC1 0. 0 %
TIVX_V1SC1 3. 9 %
TIVX_V1MSC2 3.24 %
TIVXVVISS1 0. 0 %
TIVX_CAPT1 0. 0 %
TIVX_CAPT2 0. 0 %
TIVX_DISP1 0. 0 %
TIVX_DISP2 0. 0 %
TIVX_CSITX 0. 0 %
TIVX_CAPT3 0. 0 %
TIVX_CAPT4 0. 0 %
TIVX_CAPT5 0. 0 %
TIVX_CAPT6 0. 0 %
TIVX_CAPT7 0. 0 %
TIVX_CAPT8 0. 0 %
TIVX_DPM2M1 0. 0 %
TIVX_DPM2M2 0. 0 %
TIVX_DPM2M3 0. 0 %
TIVX_DPM2M4 0. 0 %

CPU Heap Table

HEAP Size Free Unused
DDR_LOCAL_MEM 16777216 B 16768256 B 99 %
L3_MEM 262144 B 261888 B 99 %
CPU: mcu2_1

CPU: mcu2_1

TASK TASK LOAD
IPC_RX 0. 0 %
REMOTE_SRV 0.18 %
LOAD_TEST 0. 0 %
TIVX_CPU_1 0. 0 %
TIVX_SDE 0. 0 %
TIVX_DOF 0. 0 %
IPC_TEST_RX 0. 0 %
IPC_TEST_TX 0. 0 %
IPC_TEST_TX 0. 0 %
IPC_TEST_TX 0. 0 %
IPC_TEST_TX 0. 0 %
IPC_TEST_TX 0. 0 %

CPU Heap Table

HEAP Size Free Unused
DDR_LOCAL_MEM 16777216 B 16773376 B 99 %
L3_MEM 262144 B 262144 B 100 %
CPU: c6x_1

CPU: c6x_1

TASK TASK LOAD
IPC_RX 0. 0 %
REMOTE_SRV 0. 0 %
LOAD_TEST 0. 0 %
TIVX_CPU 0. 0 %
IPC_TEST_RX 0. 0 %
IPC_TEST_TX 0. 0 %
IPC_TEST_TX 0. 0 %
IPC_TEST_TX 0. 0 %
IPC_TEST_TX 0. 0 %
IPC_TEST_TX 0. 0 %

CPU Heap Table

HEAP Size Free Unused
DDR_LOCAL_MEM 16777216 B 16773376 B 99 %
L2_MEM 229376 B 229376 B 100 %
DDR_SCRATCH_MEM 50331648 B 50331648 B 100 %
CPU: c6x_2

CPU: c6x_2

TASK TASK LOAD
IPC_RX 0. 0 %
REMOTE_SRV 0. 0 %
LOAD_TEST 0. 0 %
TIVX_CPU 0. 0 %
IPC_TEST_RX 0. 0 %
IPC_TEST_TX 0. 0 %
IPC_TEST_TX 0. 0 %
IPC_TEST_TX 0. 0 %
IPC_TEST_TX 0. 0 %
IPC_TEST_TX 0. 0 %

CPU Heap Table

HEAP Size Free Unused
DDR_LOCAL_MEM 16777216 B 16773376 B 99 %
L2_MEM 229376 B 229376 B 100 %
DDR_SCRATCH_MEM 50331648 B 50331648 B 100 %

CPU: c7x_1

TASK TASK LOAD
IPC_RX 0. 5 %
REMOTE_SRV 0. 1 %
LOAD_TEST 0. 0 %
TIVX_C71_P1 31.38 %
TIVX_C71_P2 0. 0 %
TIVX_C71_P3 0. 0 %
TIVX_C71_P4 0. 0 %
TIVX_C71_P5 0. 0 %
TIVX_C71_P6 0. 0 %
TIVX_C71_P7 0. 0 %
TIVX_C71_P8 0. 0 %
IPC_TEST_RX 0. 0 %
IPC_TEST_TX 0. 0 %
IPC_TEST_TX 0. 0 %
IPC_TEST_TX 0. 0 %
IPC_TEST_TX 0. 0 %
IPC_TEST_TX 0. 0 %

CPU Heap Table

HEAP Size Free Unused
DDR_LOCAL_MEM 268435456 B 232984320 B 86 %
L3_MEM 8159232 B 0 B 0 %
L2_MEM 458752 B 458752 B 100 %
L1_MEM 16384 B 0 B 0 %
DDR_SCRATCH_MEM 385875968 B 367400145 B 95 %

Performance point statistics

Performance

PERF avg (usecs) min/max (usecs) number of executions
33352 0 / 412578 9556

FPS

PERF Frames per sec (FPS)
29.98

Temperature statistics

ZONE TEMPERATURE
CPU 50.93 Celsius
WKUP 49.52 Celsius
C7X 51.86 Celsius
GPU 51.63 Celsius
R5F 50.93 Celsius

TDA4系列文章：
TDA4①：SDK, TIDL, OpenVX
TDA4②：环境搭建、模型转换、Demo及Tools
TDA4③：YOLOX的模型转换与SK板端运行
TDA4④：部署自定义模型