modules/dnn/test/test_common.hpp

   1 // This file is part of OpenCV project.
   2 // It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
   3 // of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
   4
   5 #ifndef __OPENCV_TEST_COMMON_HPP__
   6 #define __OPENCV_TEST_COMMON_HPP__
   7
   8 #include "opencv2/dnn/utils/inference_engine.hpp"
   9
  10 #ifdef HAVE_OPENCL
  11 #include "opencv2/core/ocl.hpp"
  12 #endif
  13
  14 #define CV_TEST_TAG_DNN_SKIP_HALIDE              "dnn_skip_halide"
  15 #define CV_TEST_TAG_DNN_SKIP_OPENCL              "dnn_skip_ocl"
  16 #define CV_TEST_TAG_DNN_SKIP_OPENCL_FP16         "dnn_skip_ocl_fp16"
  17 #define CV_TEST_TAG_DNN_SKIP_IE                  "dnn_skip_ie"
  18 #define CV_TEST_TAG_DNN_SKIP_IE_2018R5           "dnn_skip_ie_2018r5"
  19 #define CV_TEST_TAG_DNN_SKIP_IE_2019R1           "dnn_skip_ie_2019r1"
  20 #define CV_TEST_TAG_DNN_SKIP_IE_2019R1_1         "dnn_skip_ie_2019r1_1"
  21 #define CV_TEST_TAG_DNN_SKIP_IE_2019R2           "dnn_skip_ie_2019r2"
  22 #define CV_TEST_TAG_DNN_SKIP_IE_2019R3           "dnn_skip_ie_2019r3"
  23 #define CV_TEST_TAG_DNN_SKIP_IE_OPENCL           "dnn_skip_ie_ocl"
  24 #define CV_TEST_TAG_DNN_SKIP_IE_OPENCL_FP16      "dnn_skip_ie_ocl_fp16"
  25 #define CV_TEST_TAG_DNN_SKIP_IE_MYRIAD_2         "dnn_skip_ie_myriad2"
  26 #define CV_TEST_TAG_DNN_SKIP_IE_MYRIAD_X         "dnn_skip_ie_myriadx"
  27 #define CV_TEST_TAG_DNN_SKIP_IE_MYRIAD           CV_TEST_TAG_DNN_SKIP_IE_MYRIAD_2, CV_TEST_TAG_DNN_SKIP_IE_MYRIAD_X
  28
  29 #define CV_TEST_TAG_DNN_SKIP_VULKAN              "dnn_skip_vulkan"
  30
  31
  32 namespace cv { namespace dnn {
  33 CV__DNN_INLINE_NS_BEGIN
  34
  35 void PrintTo(const cv::dnn::Backend& v, std::ostream* os);
  36 void PrintTo(const cv::dnn::Target& v, std::ostream* os);
  37 using opencv_test::tuple;
  38 using opencv_test::get;
  39 void PrintTo(const tuple<cv::dnn::Backend, cv::dnn::Target> v, std::ostream* os);
  40
  41 CV__DNN_INLINE_NS_END
  42 }} // namespace cv::dnn
  43
  44
  45
  46 namespace opencv_test {
  47
  48 void initDNNTests();
  49
  50 using namespace cv::dnn;
  51
  52 static inline const std::string &getOpenCVExtraDir()
  53 {
  54     return cvtest::TS::ptr()->get_data_path();
  55 }
  56
  57 void normAssert(
  58         cv::InputArray ref, cv::InputArray test, const char *comment = "",
  59         double l1 = 0.00001, double lInf = 0.0001);
  60
  61 std::vector<cv::Rect2d> matToBoxes(const cv::Mat& m);
  62
  63 void normAssertDetections(
  64         const std::vector<int>& refClassIds,
  65         const std::vector<float>& refScores,
  66         const std::vector<cv::Rect2d>& refBoxes,
  67         const std::vector<int>& testClassIds,
  68         const std::vector<float>& testScores,
  69         const std::vector<cv::Rect2d>& testBoxes,
  70         const char *comment = "", double confThreshold = 0.0,
  71         double scores_diff = 1e-5, double boxes_iou_diff = 1e-4);
  72
  73 // For SSD-based object detection networks which produce output of shape 1x1xNx7
  74 // where N is a number of detections and an every detection is represented by
  75 // a vector [batchId, classId, confidence, left, top, right, bottom].
  76 void normAssertDetections(
  77         cv::Mat ref, cv::Mat out, const char *comment = "",
  78         double confThreshold = 0.0, double scores_diff = 1e-5,
  79         double boxes_iou_diff = 1e-4);
  80
  81 void readFileContent(const std::string& filename, CV_OUT std::vector<char>& content);
  82
  83 #ifdef HAVE_INF_ENGINE
  84 bool validateVPUType();
  85 #endif
  86
  87 testing::internal::ParamGenerator< tuple<Backend, Target> > dnnBackendsAndTargets(
  88         bool withInferenceEngine = true,
  89         bool withHalide = false,
  90         bool withCpuOCV = true,
  91         bool withVkCom = true
  92 );
  93
  94
  95 class DNNTestLayer : public TestWithParam<tuple<Backend, Target> >
  96 {
  97 public:
  98     dnn::Backend backend;
  99     dnn::Target target;
 100     double default_l1, default_lInf;
 101
 102     DNNTestLayer()
 103     {
 104         backend = (dnn::Backend)(int)get<0>(GetParam());
 105         target = (dnn::Target)(int)get<1>(GetParam());
 106         getDefaultThresholds(backend, target, &default_l1, &default_lInf);
 107     }
 108
 109     static void getDefaultThresholds(int backend, int target, double* l1, double* lInf)
 110     {
 111         if (target == DNN_TARGET_OPENCL_FP16 || target == DNN_TARGET_MYRIAD)
 112         {
 113             *l1 = 4e-3;
 114             *lInf = 2e-2;
 115         }
 116         else
 117         {
 118             *l1 = 1e-5;
 119             *lInf = 1e-4;
 120         }
 121     }
 122
 123     static void checkBackend(int backend, int target, Mat* inp = 0, Mat* ref = 0)
 124     {
 125         if (backend == DNN_BACKEND_INFERENCE_ENGINE && target == DNN_TARGET_MYRIAD)
 126         {
 127             if (inp && ref && inp->dims == 4 && ref->dims == 4 &&
 128                 inp->size[0] != 1 && inp->size[0] != ref->size[0])
 129             {
 130                 applyTestTag(CV_TEST_TAG_DNN_SKIP_IE_MYRIAD);
 131                 throw SkipTestException("Inconsistent batch size of input and output blobs for Myriad plugin");
 132             }
 133         }
 134     }
 135
 136     void expectNoFallbacks(Net& net)
 137     {
 138         // Check if all the layers are supported with current backend and target.
 139         // Some layers might be fused so their timings equal to zero.
 140         std::vector<double> timings;
 141         net.getPerfProfile(timings);
 142         std::vector<String> names = net.getLayerNames();
 143         CV_Assert(names.size() == timings.size());
 144
 145         for (int i = 0; i < names.size(); ++i)
 146         {
 147             Ptr<dnn::Layer> l = net.getLayer(net.getLayerId(names[i]));
 148             bool fused = !timings[i];
 149             if ((!l->supportBackend(backend) || l->preferableTarget != target) && !fused)
 150                 CV_Error(Error::StsNotImplemented, "Layer [" + l->name + "] of type [" +
 151                          l->type + "] is expected to has backend implementation");
 152         }
 153     }
 154
 155     void expectNoFallbacksFromIE(Net& net)
 156     {
 157         if (backend == DNN_BACKEND_INFERENCE_ENGINE)
 158             expectNoFallbacks(net);
 159     }
 160
 161 protected:
 162     void checkBackend(Mat* inp = 0, Mat* ref = 0)
 163     {
 164         checkBackend(backend, target, inp, ref);
 165     }
 166 };
 167
 168 } // namespace
 169
 170
 171 // src/op_inf_engine.hpp
 172 #define INF_ENGINE_VER_MAJOR_GT(ver) (((INF_ENGINE_RELEASE) / 10000) > ((ver) / 10000))
 173 #define INF_ENGINE_VER_MAJOR_GE(ver) (((INF_ENGINE_RELEASE) / 10000) >= ((ver) / 10000))
 174 #define INF_ENGINE_VER_MAJOR_LT(ver) (((INF_ENGINE_RELEASE) / 10000) < ((ver) / 10000))
 175 #define INF_ENGINE_VER_MAJOR_LE(ver) (((INF_ENGINE_RELEASE) / 10000) <= ((ver) / 10000))
 176 #define INF_ENGINE_VER_MAJOR_EQ(ver) (((INF_ENGINE_RELEASE) / 10000) == ((ver) / 10000))
 177
 178 #endif