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