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通过TVM在 Arm(R) Cortex(R)-M55 CPU 上运行 PaddleOCR文 本能识别模型
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此文件夹包含如何使用 TVM 在 Cortex(R)-M55 CPU 上运行 PaddleOCR 模型的示例。
依赖
-------------
本demo运行在TVM提供的docker环境上,在该环境中已经安装好的必须的软件
在非docker环境中,需要手动安装如下依赖项:
- 软件可通过[安装脚本](https://github.com/apache/tvm/docker/install/ubuntu_install_ethosu_driver_stack.sh)一键安装
- [Fixed Virtual Platform (FVP) based on Arm(R) Corstone(TM)-300 software](https://developer.arm.com/tools-and-software/open-source-software/arm-platforms-software/arm-ecosystem-fvps)
- [cmake 3.19.5](https://github.com/Kitware/CMake/releases/)
- [GCC toolchain from Arm(R)](https://developer.arm.com/-/media/Files/downloads/gnu-rm/10-2020q4/gcc-arm-none-eabi-10-2020-q4-major-x86_64-linux.tar.bz2)
- [Arm(R) Ethos(TM)-U NPU driver stack](https://review.mlplatform.org)
- [CMSIS](https://github.com/ARM-software/CMSIS_5)
- python 依赖
```bash
pip install -r ./requirements.txt
```
- TVM
- 从源码安装([Install from Source](https://tvm.apache.org/docs/install/from_source.html))
从源码安装时,需要设置如下字段
- set(USE_CMSISNN ON)
- set(USE_MICRO ON)
- set(USE_LLVM ON)
- 从TLCPack 安装([TLCPack](https://tlcpack.ai/))
安装完成后需要更新环境变量,以软件安装地址为`/opt/arm`为例:
```bash
export PATH=/opt/arm/FVP_Corstone_SSE-300/models/Linux64_GCC-6.4:/opt/arm/cmake/bin:$PATH
```
运行demo
----------------------------
使用如下命令可以一键运行demo
```bash
./run_demo.sh
```
如果 Ethos(TM)-U 平台或 CMSIS 没有安装在 `/opt/arm/ethosu` 中,可通过参数进行设置,例如:
```bash
./run_demo.sh --cmsis_path /home/tvm-user/cmsis \
--ethosu_platform_path /home/tvm-user/ethosu/core_platform
```
`./run_demo.sh`脚本会执行如下步骤:
- 下载 PaddleOCR 文字识别模型
- 使用tvm将PaddleOCR 文字识别模型编译为 Cortex(R)-M55 CPU 和 CMSIS-NN 后端的可执行文件
- 创建一个包含输入图像数据的头文件`inputs.c`
- 创建一个包含输出tensor大小的头文件`outputs.c`
- 编译可执行程序
- 运行程序
- 输出图片上的文字和置信度
使用自己的图片
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替换 `run_demo.sh ` 中140行处的图片地址即可
使用自己的模型
--------------------
替换 `run_demo.sh ` 中130行处的模型地址即可
模型描述
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在这个demo中,我们使用的模型是基于[PP-OCRv3](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/dygraph/doc/doc_ch/PP-OCRv3_introduction.md)的英文识别模型。 PP-OCRv3是[PaddleOCR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR)发布的PP-OCR系列模型的第三个版本。 该系列模型具有以下特点:
- 超轻量级OCR系统:检测(3.6M)+方向分类器(1.4M)+识别(12M)=17.0M。
- 支持80多种多语言识别模型,包括英文、中文、法文、德文、阿拉伯文、韩文、日文等。
- 支持竖排文本识别,长文本识别。
PP-OCRv3 中的文本识别模型支持 80 多种语言。 在模型开发过程中,由于Arm(R) Cortex(R)-M55 CPU不支持rnn算子,我们在PP-OCRv3文本识别模型的基础上删除了不支持的算子,得到当前模型。
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