Результаты вызова Android / TFlite в NPE - PullRequest
0 голосов
/ 28 февраля 2019

мы пытаемся сделать обнаружение объекта в приложении для Android.Для этого мы использовали предварительно подготовленную сеть ssdlite_mobilenet_v2_coco и продолжили обучение нашего собственного набора данных.

Для обучения мы использовали поддержку Ubuntu 18.04 & TensorFlow 1.11.0 + GPU.Мы создали модель tflite, используя следующие сценарии:

python3 ~/tensorflow/models/research/object_detection/export_tflite_ssd_graph.py \
--pipeline_config_path input/ssdlite_mobilenet_v2_coco/pipeline.config \
--trained_checkpoint_prefix input/ssdlite_mobilenet_v2_coco/model.ckpt-381700 \
--output_directory output/ \
--add_postprocessing_op=true

tflite_convert \
--output_file=output/ssdlite_mobilenet_v2_coco.tflite \
--graph_def_file=input/ssdlite_mobilenet_v2_coco.pb \
--input_arrays=FLOAT \
--output_arrays=concat,concat_1 \
--input_shape=1,300,300,3

Что это приложение в основном делает, оно берет предварительно записанное видео, декодирует его покадрово с помощью FFmpegMediaMetadataRetriever и передает растровое изображение в tflite для обнаружения объектовтам.Приложение построено на Gradle, и мы используем 'org.tensorflow: tenorflow-lite: 1.12.0', но мы в основном получаем ту же ошибку с 1.11.

Мы уменьшаем растровое изображение до 300x300 и преобразуем егоиз ARGB в 3 плавающих канала и вызываем tflite следующим образом:

Log.v(TAG, "Feeding TFLite")
outputLocations = Array(1) { Array(NUM_DETECTIONS) { FloatArray(4) } }
outputClasses = Array(1) { FloatArray(NUM_DETECTIONS) }
outputScores = Array(1) {FloatArray(NUM_DETECTIONS)}
numDetections = FloatArray(1)

val inputArray = arrayOf<Any>(imgData!!)
val outputMap = HashMap<Int, Any>()
outputMap.put(0, outputLocations!!)
outputMap.put(1, outputClasses!!)
outputMap.put(2, outputScores!!)
outputMap.put(3, numDetections!!)


Log.v(TAG, "Running TFLite")
tflite!!.runForMultipleInputsOutputs(inputArray, outputMap)
Log.v(TAG, "Returning from TFLite")

val recognitions = ArrayList<Recognition>(NUM_DETECTIONS)

Ошибка, которую мы получаем:

2019-02-28 11:52:33.486 26807-26879/com.package.xxxxxx A/libc: Fatal signal 11 (SIGSEGV), code 1 (SEGV_MAPERR), fault addr 0x0 in tid 26879 (.xxxxxx), pid 26807 (.xxxxxx)
2019-02-28 11:52:33.600 26890-26890/? A/DEBUG: *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** ***
2019-02-28 11:52:33.601 26890-26890/? A/DEBUG: Build fingerprint: 'google/sdk_gphone_x86/generic_x86:9/PSR1.180720.075/5124027:userdebug/dev-keys'
2019-02-28 11:52:33.601 26890-26890/? A/DEBUG: Revision: '0'
2019-02-28 11:52:33.601 26890-26890/? A/DEBUG: ABI: 'x86'
2019-02-28 11:52:33.604 26890-26890/? A/DEBUG: pid: 26807, tid: 26879, name: .xxxxxx  >>> com.package.xxxxxx <<<
2019-02-28 11:52:33.604 26890-26890/? A/DEBUG: signal 11 (SIGSEGV), code 1 (SEGV_MAPERR), fault addr 0x0
2019-02-28 11:52:33.604 26890-26890/? A/DEBUG: Cause: null pointer dereference
2019-02-28 11:52:33.604 26890-26890/? A/DEBUG:     eax 00000000  ebx 00000000  ecx 00000000  edx 00000000
2019-02-28 11:52:33.604 26890-26890/? A/DEBUG:     edi c75094a8  esi 00000000
2019-02-28 11:52:33.604 26890-26890/? A/DEBUG:     ebp c75090f8  esp c7509070  eip c757c77b
2019-02-28 11:52:33.606 26890-26890/? A/DEBUG: backtrace:
2019-02-28 11:52:33.606 26890-26890/? A/DEBUG:     #00 pc 0007277b  /data/app/com.package.xxxxxx-yGil4a0ylttBBhPIo26SWA==/lib/x86/libtensorflowlite_jni.so
2019-02-28 11:52:33.606 26890-26890/? A/DEBUG:     #01 pc 00074fe0  /data/app/com.package.xxxxxx-yGil4a0ylttBBhPIo26SWA==/lib/x86/libtensorflowlite_jni.so
2019-02-28 11:52:33.606 26890-26890/? A/DEBUG:     #02 pc 0007590d  /data/app/com.package.xxxxxx-yGil4a0ylttBBhPIo26SWA==/lib/x86/libtensorflowlite_jni.so
2019-02-28 11:52:33.606 26890-26890/? A/DEBUG:     #03 pc 000755b0  /data/app/com.package.xxxxxx-yGil4a0ylttBBhPIo26SWA==/lib/x86/libtensorflowlite_jni.so
2019-02-28 11:52:33.606 26890-26890/? A/DEBUG:     #04 pc 00076322  /data/app/com.package.xxxxxx-yGil4a0ylttBBhPIo26SWA==/lib/x86/libtensorflowlite_jni.so
2019-02-28 11:52:33.606 26890-26890/? A/DEBUG:     #05 pc 0013389c  /data/app/com.package.xxxxxx-yGil4a0ylttBBhPIo26SWA==/lib/x86/libtensorflowlite_jni.so
2019-02-28 11:52:33.607 26890-26890/? A/DEBUG:     #06 pc 00132fa7  /data/app/com.package.xxxxxx-yGil4a0ylttBBhPIo26SWA==/lib/x86/libtensorflowlite_jni.so
2019-02-28 11:52:33.607 26890-26890/? A/DEBUG:     #07 pc 00132e37  /data/app/com.package.xxxxxx-yGil4a0ylttBBhPIo26SWA==/lib/x86/libtensorflowlite_jni.so
2019-02-28 11:52:33.607 26890-26890/? A/DEBUG:     #08 pc 0016550e  /data/app/com.package.xxxxxx-yGil4a0ylttBBhPIo26SWA==/lib/x86/libtensorflowlite_jni.so
2019-02-28 11:52:33.607 26890-26890/? A/DEBUG:     #09 pc 0008f065  /system/lib/libc.so (__pthread_start(void*)+53)
2019-02-28 11:52:33.607 26890-26890/? A/DEBUG:     #10 pc 0002485b  /system/lib/libc.so (__start_thread+75)
2019-02-28 11:52:34.197 1761-1761/? E//system/bin/tombstoned: Tombstone written to: /data/tombstones/tombstone_35

Как вы можете видеть, NPE происходит глубоко в потоке libtensor, и мыВ основном у нас заканчиваются идеи, что мы могли бы сделать, чтобы это исправить, поэтому любая помощь приветствуется.Это происходит как на физическом устройстве, так и в изолированной программной среде Android (API 28)

Мы использовали this в качестве отправной точки, а также демонстрационную версию Tensorflow tflite из репозитория тензорного потока.

1 Ответ

0 голосов
/ 18 марта 2019

Оказывается, что входные массивы и выходные массивы в скрипте tflite_convert были неправильными.

Нам удалось успешно (без NullPointer) вызвать tflite с помощью графа tflite, сгенерированного следующей командой:

tflite_convert \ 
--graph_def_file=tflite_graph.pb \ 
--output_file=output.tflite \ 
--input_shapes=1,300,300,3 \ 
--std_dev_values=128 \ 
--mean_values=128 \ 
--input_arrays=normalized_input_image_tensor \ 
--output_arrays='TFLite_Detection_PostProcess','TFLite_Detection_PostProcess:1','TFLite_Detection_PostProcess:2','TFLite_Detection_PostProcess:3' \ 
--allow_custom_ops 
...