ginray/mmdetection-test

Testcases for MMDetection on npu.

MMDetection-NPU测试用例

说明：

本仓库主要包含MMDetection相关的测试用例，用于验证MMDetection中的模型在Ascend NPU上的精度和性能。

使用方式:

• 准备环境：

  在执行测试用例前，请按照以下指导文档正确安装mmcv和mmdetection:

  mmcv： https://mmcv.readthedocs.io/zh_CN/latest/get_started/build.html#id6

  mmdetection： https://mmdetection.readthedocs.io/zh_CN/latest/get_started.html#mmdetection

  请均按照文档命令使用源码安装。

  注意：安装mmcv框架时，如果遇到拉取代码的git链接无法下载时，可使用以下指令下载：

  git pull https://github.com/open-mmlab/mmcv.git
  

• 准备数据：

  需要准备的数据主要为mmdetection使用真实用例执行时的dump数据，当前下载目录：

  90.90.192.17： /home/syl/code/mmdet-test/data
  

  将下载的data文件夹替换mmdetection-test/data 目录：

  文件结构如下所示：

  mmdetection-test
      ├── data
      ├── LICENSE
      ├── main.py
      ├── pytest.ini
      ├── README.md
      ├── requirements.txt
      ├── testcase
      └── utils
  

• 测试用例执行方式：

  python3 main.py --device=910B  --scope=acc                   # 测试所有用例精度.
  

• 参数:

  名称	可选项	默认值	作用
  scope	["acc", "prof", "all", "single"]	all	指定测试精度/性能/单个用例.
  device	["UNKNOWN", "910B", "910ProB", "910A"]	UNKNOWN	指定当前NPU设备的名称，用于和相同设备对比性能.
  case_id	int	0	指定测试用例的ID值, 只在scope为single时生效.

已测试module :

backbones:

case_id	module名称	性能	精度
0	ResNet	✔	✔

necks:

case_id	module名称	性能	精度
1	FPN	✔	✔

heads:

case_id	module名称	性能	精度	说明
2	Shared2FCBBoxHead	✔	✔
3	SingleRoIExtractor	❌	❌	当前版本不支持，计划330支持
4	SSDHead	✔	✔
5	RetinaHead	✔	✔
6	YOLOV3Head	✔	✔
7	YOLOXHead	✔	✔
8	CenterNetHead	✔	✔
9	FCOSHead	✔	✔
10	SOLOV2Head	✔	✔

others:

case_id	module名称	性能	精度
11	CrossEntropyLoss	✔	✔
12	MaxIoUAssigner	✔	✔