主要任务：将mobileNet模型转换为ncnn模型
参考博客：
实现方法：
１、前提条件：下载并成功编译ncnn
（主要参考github文档：https://github.com/Tencent/ncnn/wiki/how-to-build）
install g++ cmake protobuf
$ cd <ncnn-root-dir>
$ mkdir -p build
$ cd build
$ cmake ..
$ make -j4
（PS：protobuf版本号要保证为2.6.1，如果版本号为protobuf2.5.0则会make -j4出错，多么痛的领悟！！！）
install opencv for building example
$ cd <ncnn-root-dir>
uncomment add_subdirectory(examples)//将examples的注释去掉
in CMakeLists.txt with your favourite editor
$ mkdir -p build
$ cd build
$ cmake ..
$ make -j4
copy examples/squeezenet_v1.1.param to build/examples
copy examples/squeezenet_v1.1.bin to build/examples
$ cd build/examples
$ ./squeezenet yourimage.jpg
output top-3 class-id and score
you may refer examples/synset_words.txt to find the class name
404 = 0.990290
908 = 0.004464
405 = 0.003941
编译完成后在ncnn/build/tools 目录下，可以看到已经生成了ncnn2mem这个可执行文件。同时，在caffe文件夹下可以看到有 caffe2ncnn可执行文件。
caffe2ncnn可的作用是将caffe模型生成ncnn 模型，ncnn2mem可对模型进行加密。
２、主要过程：
Step1: 下载mobileNet的caffe模型和配置文件：
可以从https://github.com/shicai/MobileNet-Caffe中下载
得到：mobilenet_deploy.prototxt和mobilenet.caffemodel两个文件。
step2:
PS:由于NCNN提供的转换工具只支持转换新版的caffe模型,所以我们需要利用caffe自带的工具将旧版的
caffe模型转换为新版的caffe模型后,再将新版本的模型转换为NCNN模型.
旧版本caffe模型--->新版本caffe模型--->NCNN模型
step2.1
旧版本caffe模型--->新版本caffe模型
命令：
ruyiwei@ruyiwei: /home/caffe/build/tools/upgrade_net_proto_text mobilenet_v2_deploy.prototxt mobilenet_v2_new_deplpy.prototxt
ruyiwei@ruyiwei:~/code/ncnn/build/tools$ /home/caffe/build/tools/upgrade_net_proto_binary mobilenet_v2.caffemodel mobilenet_v2_new.caffemodel
（注意：要根据自己的caffe位置进行修改）
执行之后，就可以生成新的caffe模型
step2.2
新版本caffe模型--->NCNN模型
在第一步生成的ncnn/build/tools/caffe目录下用caffe2ncnn来转换新版的mobileNet模型:
命令：
root@aa-pc:/home/aa/qxq/project/fruits/ncnn-master/build/tools/caffe# ./caffe2ncnn mobilenet_v2_new_deplpy.prototxt mobilenet_v2_new.caffemodel mobilenet2.param mobilenet2.bin
执行之后就生成了。执行上面命令后就可以生成NCNN模型需要的.param与.bin文件
其中，.param可以理解为网络的配置文件，.bin可以理解为网络的参数（各种权重）文件。
Step3:
可以对模型进行加密：
命令：
ruyiwei@ruyiwei:~/code/ncnn/build/tools$./ncnn2mem mobilenet.param mobilenet.bin mobilenet.id.h mobilenet.mem.h
最后可以生成 alexnet.param.bin 这样的二进制加密文件。ncnn对加密和非加密两种文件的读取方式不一样。
//load非加密的ncnn模型
ncnn::Net net;
net.load_param("mobilenet.param");
net.load_model("mobilenet.bin");
//load加密的ncnn模型
ncnn::Net net;
net.load_param_bin("mobilenet.param.bin");
net.load_model("mobilenet.bin");
３、编译NCNN例程
在生成之后，需要编译。
Step3.1
首先我们需要进入ncnn/build/examples目录，新建一个Makefile,内容如下,最重要的是,NCNN例程序只支持opencv2,不支持opencv3.
Makefile文件的内容如下：
NCNN = /home/aa/qxq/project/fruits/ncnn-master
OPENCV = /home/aa/qxq/software/opencv-2.4.13
INCPATH = -I${NCNN}/build/install/include \
-I${OPENCV}/modules/objdetect/include \
-I${OPENCV}/modules/highgui/include \
-I${OPENCV}/modules/imgproc/include \
-I${OPENCV}/modules/core/include
LIBS = -lopencv_core -lopencv_highgui -lopencv_imgproc \
-fopenmp -pthread
LIBPATH = -L${OPENCV}/build/lib
squeezenet_mobilenet:squeezenet_mobilenet.cpp
$(CXX) $(INCPATH) $(LIBPATH) $^ ${NCNN}/build/install/lib/libncnn.a $(LIBS) -o $@
Step3.2:
由于自己的模型已经生成了，所以我们要再重新写一个squeezenet_mobilenet.cpp文件，来执行生成的mobilenet.para和mobilenet.bin。
squeezenet_mobilenet.cpp的内容部分如下：
static int detect_mobileNet(const cv::Mat& bgr, std::vector<float>& cls_scores)
{
ncnn::Net mobileNet;
mobileNet.load_param("mobilenet.param");
mobileNet.load_model("mobilenet.bin");
........
}
添加一个函数用于显示类别：
static int load_labels(string path, std::vector<string>& labels)
{
FILE* fp = fopen(path.c_str(), "r");
while (!feof(fp))
{
char str[1024];
fgets(str, 1024, fp); //
string str_s(str);
if (str_s.length() > 0)
{
for (int i = 0; i < str_s.length(); i++)
{
if (str_s[i] == ' ')
{
string strr = str_s.substr(i, str_s.length() - i - 1);
labels.push_back(strr);
i = str_s.length();
}
}
}
}
return 0;
}
主函数：
int main(int argc, char** argv)
{
const char* imagepath = argv[1];
cv::Mat m = cv::imread(imagepath, CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
if (m.empty())
{
fprintf(stderr, "cv::imread %s failed\n", imagepath);
return -1;
}
std::vector<float> cls_scores;
//detect_squeezenet(m, cls_scores);
//detect_mobileNet(m,cla_scores);
detect_mobileNet(m, cls_scores);
print_topk(cls_scores, 3);
return 0;
}
step3.3:将上面的.cpp 文件生成可执行文件：
命令：cd /home/aa/qxq/project/fruits/ncnn-master/build/examples
命令：make
然后生成了一个可执行文件：squeezenet_mobilenet，是一个菱形标志
最后，在路径：aa@aa-pc:~/qxq/project/fruits/ncnn-master/build/examples$ 中执行：
./squeezenet_mobilenet test.jpg
还可以与ncnn的example做个对比：使用命令：./squeezenet huanggua.jpg
看看他们的精度哪个更高！
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