tests/ImagePreprocessor.cpp

   1 //
   2 // Copyright © 2017 Arm Ltd. All rights reserved.
   3 // SPDX-License-Identifier: MIT
   4 //
   5 #include "InferenceTestImage.hpp"
   6 #include "ImagePreprocessor.hpp"
   7 #include "Permute.hpp"
   8 #include <armnn/TypesUtils.hpp>
   9
  10 #include <boost/numeric/conversion/cast.hpp>
  11 #include <boost/assert.hpp>
  12 #include <boost/format.hpp>
  13
  14 #include <iostream>
  15 #include <fcntl.h>
  16 #include <array>
  17
  18 template <typename TDataType>
  19 unsigned int ImagePreprocessor<TDataType>::GetLabelAndResizedImageAsFloat(unsigned int testCaseId,
  20                                                                           std::vector<float> & result)
  21 {
  22     testCaseId = testCaseId % boost::numeric_cast<unsigned int>(m_ImageSet.size());
  23     const ImageSet& imageSet = m_ImageSet[testCaseId];
  24     const std::string fullPath = m_BinaryDirectory + imageSet.first;
  25
  26     InferenceTestImage image(fullPath.c_str());
  27
  28     // this ResizeBilinear result is closer to the tensorflow one than STB.
  29     // there is still some difference though, but the inference results are
  30     // similar to tensorflow for MobileNet
  31
  32     result = image.Resize(m_Width, m_Height, CHECK_LOCATION(),
  33                           InferenceTestImage::ResizingMethods::BilinearAndNormalized,
  34                           m_Mean, m_Stddev, m_Scale);
  35
  36     // duplicate data across the batch
  37     for (unsigned int i = 1; i < m_BatchSize; i++)
  38     {
  39         result.insert(result.end(), result.begin(), result.begin() + boost::numeric_cast<int>(GetNumImageElements()));
  40     }
  41
  42     if (m_DataFormat == DataFormat::NCHW)
  43     {
  44         const armnn::PermutationVector NHWCToArmNN = { 0, 2, 3, 1 };
  45         armnn::TensorShape dstShape({m_BatchSize, 3, m_Height, m_Width});
  46         std::vector<float> tempImage(result.size());
  47         armnnUtils::Permute(dstShape, NHWCToArmNN, result.data(), tempImage.data(), sizeof(float));
  48         result.swap(tempImage);
  49     }
  50
  51     return imageSet.second;
  52 }
  53
  54 template <>
  55 std::unique_ptr<ImagePreprocessor<float>::TTestCaseData>
  56 ImagePreprocessor<float>::GetTestCaseData(unsigned int testCaseId)
  57 {
  58     std::vector<float> resized;
  59     auto label = GetLabelAndResizedImageAsFloat(testCaseId, resized);
  60     return std::make_unique<TTestCaseData>(label, std::move(resized));
  61 }
  62
  63 template <>
  64 std::unique_ptr<ImagePreprocessor<uint8_t>::TTestCaseData>
  65 ImagePreprocessor<uint8_t>::GetTestCaseData(unsigned int testCaseId)
  66 {
  67     std::vector<float> resized;
  68     auto label = GetLabelAndResizedImageAsFloat(testCaseId, resized);
  69
  70     size_t resizedSize = resized.size();
  71     std::vector<uint8_t> quantized(resized.size());
  72
  73     for (size_t i=0; i<resizedSize; ++i)
  74     {
  75         quantized[i] = static_cast<uint8_t>(resized[i]);
  76     }
  77
  78     return std::make_unique<TTestCaseData>(label, std::move(quantized));
  79 }