---
license: agpl-3.0
language:
- en
base_model:
- fushh7/WeDetect
pipeline_tag: zero-shot-object-detection
tags:
- Axera
- WeDetect
- NPU
- Open Vocabulary Object Detection
---

# WeDetect demo for Axera

## The original repo

[WeDetect](https://github.com/WeChatCV/WeDetect/tree/main)

## 背景
开放词汇检测旨在利用文本描述来检测任意的物体，Wedetect不利用跨模态交互的方案把识别任务类比成一种检索任务，即在一个统一的特征空间中匹配区域特征和文本特征。本项目用于指导开发者完成以下内容：

- 导出 class num = 4 的 WeDetect ONNX 模型；
- 生成 AXERA NPU 模型转换工具 Pulsar2 编译依赖的 text 量化校准数据集；
- 完成ONNX模型基于Pulsa2工具链的编译及在AX650N上的部署。

## 模型导出

项目使用模型为wedetect_base,模型可在[huggingface](https://huggingface.co/fushh7/WeDetect/tree/main)下载。
生成适合用于 AXera NPU 工具链 Pulsar2 模型转换的 ONNX 模型:

- 下载 `wedetect_base.pth`放在checkpoints目录下
- 使用 export_onnx.py分别导出图像编码模型和文本编码模型：

```
python export_onnx.py --config config/wedetect_base.py --checkpoint checkpoints/wedetect_base.pth
```

- 生成 Pulsar2 编译模型时所依赖的量化校准数据 `class_embedding_4cls.tar.gz`、`input_ids.tar.gz`、 `attention_mask.tar.gz`，另准备图片数据如`coco100.tar.gz`作为图像编码器量化对分数据

```
python generate_class_embedding.py --wedetect_checkpoint checkpoints/wedetect_base.pth --classname_file ./coco_zh_class_texts.json --calib-dir ./quant
```

## 模型编译

- Pulsar2 安装及使用请参考相关文档
  - [在线文档](https://pulsar2-docs.readthedocs.io/zh-cn/latest/index.html)

- 编译命令
```
# image encoder
pulsar2 build --config quant/image_encoder_4cls.json

# text encoder
pulsar2 build --config quant/text_encoder_4cls.json
```
- 模型性能

| Models                                  | Platforms | latency       | CMM size(MB)  |
| --------------------------------------- | --------- | ------------- | ------------- |
| wedetect_image_encoder_npu3_u16.axmodel | AX650     | 100.3ms       | 152.2         |
| wedetect_text_encoder_npu3_u16.axmodel  | AX650     | 7.2ms         | 457.8         |


## Python demo

### Onnx demo
```
python3 onnx_infer.py
```

### Axmodel demo

需基于[PyAXEngine](https://github.com/AXERA-TECH/pyaxengine)在AX650N上进行部署
板端执行命令：
```
root@ax650:~/WeDetect# python3 axmodel_infer.py
[INFO] Available providers:  ['AxEngineExecutionProvider', 'AXCLRTExecutionProvider']
Classes: ['鞋', '床', '人', '衣架']
[INFO] Using provider: AxEngineExecutionProvider
[INFO] Chip type: ChipType.MC50
[INFO] VNPU type: VNPUType.DISABLED
[INFO] Engine version: 2.12.0s
[INFO] Model type: 2 (triple core)
[INFO] Compiler version: 6.0 6965315a
[INFO] Using provider: AxEngineExecutionProvider
[INFO] Model type: 2 (triple core)
[INFO] Compiler version: 6.0 62ad4ff7
Detections: 3
  床 0.863  (336, 427, 837, 679)
  鞋 0.430  (316, 629, 345, 688)
  鞋 0.397  (268, 628, 331, 679)
Saved: axmodel_res.jpg

```

![](axmodel_res.jpg)