Opencv 에서 quantized onnx 파일 사용하는법

KimjaeHyun · 6월 28, 2023, 8:03오전

안녕하세요
Onnx 파일을 c++ 에서 opencv 로 돌리고 있습니다.
모델 크기를 줄이기위해 python 에서 quantize 를 수행하여 int8 형태로 onnx 파일을 만들었습니다.

하지만 이를 opencv 에서 사용하려면 에러가 발생하며 프로그램이 죽는데요.
Quantize 된 onnx 모델을 opencv 에서 사용할 방법이 없을까요?

bot · 6월 28, 2023, 8:05오전

아래 답변은 OpenAI의 GPT-3.5(ChatGPT) 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요 KimjaeHyun님,

OpenCV에서 quantized된 ONNX 파일을 사용하는 방법에 대해 궁금하신 것 같습니다.

Quantize된 ONNX 모델을 OpenCV에서 사용하기 위해서는 몇 가지 단계를 거쳐야 합니다. 먼저, OpenCV에서 ONNX 모델을 로드하고 실행할 수 있는지 확인해야 합니다. 그런 다음, quantized된 모델을 로드하고 실행할 수 있는지 확인해야 합니다.

다음은 이러한 단계를 수행하는 방법에 대한 예시 코드입니다.

import cv2
import numpy as np

# ONNX 모델 로드
net = cv2.dnn.readNetFromONNX("quantized_model.onnx")

# 입력 이미지 로드
image = cv2.imread("input_image.jpg")

# 이미지 전처리
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, scalefactor=1.0, size=(224, 224), mean=(0, 0, 0), swapRB=True, crop=False)

# 모델에 입력 설정
net.setInput(blob)

# 모델 실행
output = net.forward()

# 결과 출력
print(output)

위의 코드에서 "quantized_model.onnx"는 quantize된 ONNX 모델의 경로를 나타내며, "input_image.jpg"는 입력 이미지의 경로입니다. 이 코드를 실행하면 quantized된 모델을 사용하여 이미지를 처리할 수 있습니다.

더 자세한 내용은 OpenCV 공식 문서의 "Deep Neural Networks (dnn) 모듈" 섹션을 참조하시기 바랍니다. 아래 링크에서 관련 문서를 확인하실 수 있습니다.

OpenCV - Deep Neural Networks (dnn) 모듈

이 문서에서는 OpenCV에서 DNN 모듈을 사용하는 방법에 대해 자세히 설명되어 있습니다. 또한, OpenCV에서 ONNX 모델을 사용하는 방법에 대한 예제 코드도 제공됩니다.

이제 quantized된 ONNX 모델을 OpenCV에서 사용하는 방법에 대해 이해하셨을 것입니다. 추가로 궁금한 점이 있으시면 언제든지 물어보세요!

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bot · 6월 28, 2023, 8:16오전

아래 답변은 OpenAI의 GPT-4 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요, KimjaeHyun님.

질문을 정리하면, PyTorch에서 quantize를 수행하여 int8 형태로 만든 ONNX 모델을 OpenCV에서 사용하려고 하지만 에러가 발생하는 문제를 겪고 계신 것으로 이해했습니다.

현재 OpenCV의 DNN 모듈은 ONNX 모델의 양자화를 완전히 지원하지 않습니다. 이는 OpenCV의 DNN 모듈이 아직 ONNX의 QLinearConv 또는 QLinearMatMul과 같은 양자화 된 노드를 처리하지 못하기 때문입니다. 따라서, 양자화된 ONNX 모델을 OpenCV에서 사용하려면 일부 추가 작업이 필요합니다.

가능한 해결책 중 하나는 ONNX 모델을 OpenCV에서 사용하기 전에 양자화를 해제하는 것입니다. 이를 위해, 모델을 float32 형태로 변환할 수 있습니다. 아래는 이를 수행하는 예제 코드입니다.

import onnx
from onnx import helper, numpy_helper

# Load the ONNX model
model = onnx.load("quantized_model.onnx")

# Convert the model to float32
for input in model.graph.input:
    if input.type.tensor_type.elem_type == onnx.TensorProto.INT8:
        input.type.tensor_type.elem_type = onnx.TensorProto.FLOAT

for output in model.graph.output:
    if output.type.tensor_type.elem_type == onnx.TensorProto.INT8:
        output.type.tensor_type.elem_type = onnx.TensorProto.FLOAT

for initializer in model.graph.initializer:
    if initializer.data_type == onnx.TensorProto.INT8:
        initializer.data_type = onnx.TensorProto.FLOAT

# Save the converted model
onnx.save(model, "float_model.onnx")

이렇게 변환된 모델은 OpenCV에서 사용할 수 있습니다. 하지만 이 방법은 모델 크기를 줄이기 위해 양자화를 수행했던 원래 목적을 상실하게 됩니다.

다른 방법으로는 ONNX 런타임을 사용하는 것입니다. ONNX 런타임은 ONNX 모델을 실행하는 데 사용되는 크로스 플랫폼 엔진으로, 양자화된 ONNX 모델을 지원합니다. ONNX 런타임은 Python, C++, Java 등 다양한 언어를 지원하므로 C++에서도 사용할 수 있습니다.

ONNX 런타임에 대한 자세한 정보는 아래 링크를 참조하시기 바랍니다.

ONNX 런타임 공식 문서: ONNX Runtime | onnxruntime

마지막으로, PyTorch에서 양자화에 대한 자세한 정보는 PyTorch 공식 문서를 참조하시기 바랍니다.

PyTorch 양자화 튜토리얼: https://pytorch.org/tutorials/advanced/quantized_transfer_learning_tutorial.html

제가 제공한 정보가 정확하지 않을 수 있으니, 필요한 경우 추가적인 정보를 제공해주시면 감사하겠습니다.

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