|
net_type |
- CNN：不包含LSTM/RNN/ROIPooling/PSROIPooling的任意网络
- ROI/PSROI：包含ROI Pooling 和PSROI Pooling 的网络
- Recurrent：包含ROI Pooling 和PSROI Pooling 的网络
|
|
Output |
- log_level
设置是否开启日志文件，以及配置打印的等级，本参数可省略，当省略时，不打印日志文件。
第一项：打印main 函数流程，cfg 文件等信息
第二项：打印nnie_mapper 解析到的文件信息，包含image_list、prototxt、内存分配过程
第三项：打印中间表示信息
第四项：打印详细信息，有大量文件输出，转化耗时较长，请谨慎使用
- Instruction_name：文件输出名称
|
|
Run Time |
|
|
Compile |
- Compile_mode
Low-bandwidth(低带宽模式，默认)：通过量化算法使参数与数据位宽最少，使系统所需带宽达到最小，但会有精度损失；
High-precision(高精度模式)：结果精度最好，但是性能会下降；
User-specify(用户配置模式)：需要用户在prototxt 中标明所有使用高精度计算的层。
- Is_simulation
网络模型转化类型。
0：Chip，芯片模式，网络模型转化成在芯片上加载的wk 文件。
1：Simulation，仿真模式，网络模型转化成在PC 端仿真上加载的wk 文件。
|
|
Sparse |
|
|
ROI Number |
|
|
Recurrent_tmax |
- Recurrent 网络（包含LSTM/RNN 层）每一句话的最大桢数，支持[1, 1024]范围内的配置，减小配置值可以减小临时缓存大小。
|
|
Image_type |
- 表示网络实际执行时输入给网络的数据类型，该配置跟image_list相关。
0：表示网络数据输入为 SVP_BLOB_TYPE_S32（参考《HiSVPAPI 参考》）或者向量的类型（VEC_S32 和SEQ_S32）；此时要求image_list配置为feature map 文件
1：表示网络数据输入为SVP_BLOB_TYPE_U8（普通的灰度图和RGB 图）类型； 此时要求image_list配置是RGB图或者灰度图片的list 文件
3：网络数据输入为SVP_BLOB_TYPE_YUV420SP类型
5：网络数据输入为SVP_BLOB_TYPE_YUV422SP类型；当配置为3或者5 时，image_list 配置为RGB 图片的list 文件
|
|
Image_list |
- 参照实例文件上传；NNIE mapper 用于数据量化的参考图像list 文件或feature map 文件。该配置跟image_type 相关。NNIE mapper 量化时需要的图片是典型场景图片，建议从网络模型的测试场景随机选择20~50 张作为参考图片进行量化，选择的图像要尽量覆盖模型的各个场景（比如检测人、车的模型，参考图像中必须由人、车，不能仅使用人或者无人无车的图像进行量化）。网络中如果存在多个输入层，则需要配置多个image_list 顶，顺序、个数与prototxt 完全对应。
|
|
Norm_type |
- 表示对网络数据输入的预处理方法。注意image_type 配置为0时，norm_type 只能配置为0；image_type 配置为3 或者5 时，网络输入数据为YUV 图像，但是NNIE 硬件会根据RGB_order配置项自动转为RGB 或者BGR 图像，此时norm_type 配置方法跟image_type为1 时一致。
0：不做任何预处理
1：mean file，减图像均值
2：channel mean_value，减通道均值
3：data_scale，对图像像素值乘以data_scale
4：mean filewith data_scale，减图像均值后再乘以data_scale
5：channel mean_value with data_scale，减通道均值后再乘以data_scale
|
|
Mean_file |
norm_type 为1、4 时，表示均值文件xxx.binaryproto
norm_type 为2、5 时，表示通道均值文件
norm_type 为0、3 时，用户也需要配置mean_file项，但具体内容可以是一个无效路径，比如null；通道均值文件mean.txt 中每一行的浮点数表示对应的通道均值，如单通道只有一个值 |
