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原作者 | Dmitry Kurtaev |
兼容性 | OpenCV >= 3.3 |
引言
本教程指导如何在 OpenCV 深度学习模块中使用 Halide 语言后端运行您的模型。Halide 是一个开源项目,允许我们以易于阅读的格式编写图像处理算法,根据特定设备调度计算,并以相当高的效率进行评估。
Halide 项目的官方网站:http://halide-lang.org/。
最新的效率比较:https://github.com/opencv/opencv/wiki/DNN-Efficiency
需求
LLVM 编译器
- 注意
- LLVM 编译可能需要很长时间。
- 从 http://releases.llvm.org/4.0.0/llvm-4.0.0.src.tar.xz 下载 LLVM 源代码。解压它。令llvm_root 为源代码的根目录。
- 创建目录 llvm_root/tools/clang
- 下载与 LLVM 版本相同的 Clang。在本例中,它将来自 http://releases.llvm.org/4.0.0/cfe-4.0.0.src.tar.xz。将其解压到 llvm_root/tools/clang。请注意,它应该是 Clang 源代码的根目录。
- 在 Linux 上构建 LLVM
cd llvm_root
mkdir build && cd build
cmake -DLLVM_ENABLE_TERMINFO=OFF -DLLVM_TARGETS_TO_BUILD="X86" -DLLVM_ENABLE_ASSERTIONS=ON -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release ..
make -j4
- 在 Windows 上构建 LLVM(开发者命令提示符)
mkdir \\path-to-llvm-build\\ && cd \\path-to-llvm-build\\
cmake.exe -DLLVM_ENABLE_TERMINFO=OFF -DLLVM_TARGETS_TO_BUILD=X86 -DLLVM_ENABLE_ASSERTIONS=ON -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=\\path-to-llvm-install\\ -G "Visual Studio 14 Win64" \\path-to-llvm-src\\
MSBuild.exe /m:4 /t:Build /p:Configuration=Release .\\INSTALL.vcxproj
- 注意
\\path-to-llvm-build\\
和 \\path-to-llvm-install\\
是不同的目录。
Halide 语言。
- 从 GitHub 仓库下载源代码,https://github.com/halide/Halide 或使用 git。根目录将为 halide_root。
git clone https://github.com/halide/Halide.git
- 在 Linux 上构建 Halide
cd halide_root
mkdir build && cd build
cmake -DLLVM_DIR=llvm_root/build/lib/cmake/llvm -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DLLVM_VERSION=40 -DWITH_TESTS=OFF -DWITH_APPS=OFF -DWITH_TUTORIALS=OFF ..
make -j4
- 在 Windows 上构建 Halide(开发者命令提示符)
cd halide_root
mkdir build && cd build
cmake.exe -DLLVM_DIR=\\path-to-llvm-install\\lib\\cmake\\llvm -DLLVM_VERSION=40 -DWITH_TESTS=OFF -DWITH_APPS=OFF -DWITH_TUTORIALS=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -G "Visual Studio 14 Win64" ..
MSBuild.exe /m:4 /t:Build /p:Configuration=Release .\\ALL_BUILD.vcxproj
使用 Halide 后端构建 OpenCV
构建 OpenCV 时,添加以下配置标志
WITH_HALIDE
- 启用 Halide 链接
HALIDE_ROOT_DIR
- Halide 构建目录的路径
设置 Halide 为首选后端
net.setPreferableBackend(DNN_BACKEND_HALIDE);