模型转换实战分享:OpenPose手部关键点检测模型的迁移部署
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发布时间：2024-09-26 15:21
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时间：2024-09-29 15:27
跨框架迁移深度学习模型时，常常遇到模型与所用框架不匹配的问题。通常有两种解决方案：一是手动将代码转换至熟悉框架并重新训练，此过程耗时且需要算力支持；二是利用模型转换工具一键转换模型，但这类工具的普适性有限，对特定模型可能不适用。
本文以实例介绍如何利用飞桨X2Paddle工具，将Caffe框架训练的OpenPose手部关键点检测模型迁移至PaddlePaddle框架，并实现推理部署。X2Paddle是一个由飞桨官方提供的模型转换工具，支持将其他框架训练的模型转换为PaddlePaddle模型，支持TensorFlow、Caffe和ONNX三种转换方式，覆盖了主要框架。
为了演示模型转换至部署的全过程，本文将完整代码开放在AI Studio平台上，用户可以直接运行代码进行实践。（AI Studio链接：aistudio.baidu.com/aist...）
模型介绍
手部关键点检测旨在识别图片中手指和指尖的关键点，类似于面部关键点检测和人体关键点检测。其应用广泛，如手势识别、手语理解和行为识别等。
模型检测效果展示
模型转换流程
转换模型需要下载源模型，包括模型计算图文件（*.prototxt）和模型权重文件（*.caffemodel），本文以pose_deploy.prototxt和pose_iter_102000.caffemodel为例。准备模型后，使用X2Paddle进行转换，通过命令完成转换，生成适用于PaddlePaddle框架调用的模型。
转换生成的推理模型包含模型计算图文件（__model__）和模型权重文件（__params__），该模型可以直接被Paddle Inference高性能推理引擎调用，完成推理部署。
模型部署
部署模型通常使用Paddle Inference进行，本文将介绍部署方法的十个步骤。完成部署后，模型可以正常进行前向计算，还需要在代码中加入数据预处理和输出后处理代码。
输入数据预处理包括缩放和归一化，输入数据形状应为[batch_size, 3, h, w]。输出数据形状为[batch_size, 22, h_out, w_out]，代表每张热力图的概率分布。热力图可以进行可视化，通过求取全局最大值的位置得到关键点坐标。
完整部署流程代码
执行上述代码后，将获得包含手部关键点的图像。
总结
使用X2Paddle可以轻松将其他框架训练的模型迁移至飞桨平台，并利用飞桨的高性能推理引擎进行预测。若需在飞桨框架上使用其他框架训练的模型，尝试使用模型转换方式。
随着飞桨开源框架2.0即将发布的版本，X2Paddle将支持将TensorFlow、Caffe和ONNX模型转换为基于动态图的模型组网代码，同时新增对PyTorch模型的原生转换支持。有需求或感兴趣的同学可关注GitHub上的X2Paddle项目。
Openpose项目地址
github.com/CMU-Perceptu...
