[Uebergabe]

Uebergabe.md

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+# Übergabe Hailo
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+* Raphael Maehnle
+* Thomas Hamböck
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+## Agenda
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+1. CVAT: Login, Data Import, Labeling, Data export
+   1. Create a new Project; Important: Labels eintragen, möglichst in konsistenter Reihenfolge (zu anderen Projekten)
+      1. Früher gab es nur Tasks => da war Labels konsistent halten aufwändiger; Anm.: Projects funktionieren zZ noch nicht stabil
+      2. Anm.: Früher gab es ein Speicherproblem; Bilder blieben im RAM => häufigeres Seite neu laden sinnvoll
+   2. Jobs: Aufteilung von Bildern auf annotierende Leute (User Assignment)
+   3. Bilder annotieren: Tastenkürzel ("n" > neue Bounding Box, ...): https://openvinotoolkit.github.io/cvat/docs/manual/advanced/shortcuts/
+   4. "..." > export as dataset > Yolo1.1
+2. hailo setup for development (training)
+   1. prerequisite: nvidia-docker
+   2. clone hailo model zoo: https://github.com/hailo-ai/hailo_model_zoo
+   3. download & run docker container "Hailo Software Suite (for Ubuntu 20.04)"
+      1. note: volume mount is missing in the setup guide => will be required for importing data
+3. Retraining Yolov5m
+   1. Tutorial for yolov5 training
+      https://github.com/hailo-ai/hailo_model_zoo/blob/master/docs/RETRAIN_ON_CUSTOM_DATASET.md
+   2. dataset meta setup:
+      http://192.168.0.63:8930/raphael.maenle/hailo_inference/-/blob/main/dataset/dataset/dataset.yaml
+      labels aus CVAT nochmal in die liste übertragen, nc == len(names)
+   3. from readme:  `docker run -it --gpus all -ipc=host -v /path/to/dataset/:/dataset yolov5:v0`
+      based on https://github.com/hailo-ai/hailo_model_zoo/blob/master/training/yolov5/Dockerfile
+   4. https://github.com/hailo-ai/hailo_model_zoo/blob/master/docs/RETRAIN_ON_CUSTOM_DATASET.md?plain=1#L183
+      epochs 3 ist etwas wenig; ~100 wäre besser
+      `--data` => auf dataset
+   5. Export to ONNX: https://github.com/hailo-ai/hailo_model_zoo/blob/master/docs/RETRAIN_ON_CUSTOM_DATASET.md?plain=1#L192
+      For visualisation: ONNX viewer, e.g.: https://github.com/lutzroeder/Netron
+4. Yolov5 hailo quantisation + compile
+   1. `hailo_sw_suite_docker_run.sh` => add `-v` as `DOCKER_ARGS` for volume mount in script
+   2. network config: `yolov5m.yaml`
+   3. do `compile` => includes `quantize`
+      `.hef` => network bitstream
+5. hailo setup for deployment (inference)
+   1. `HailoRT` => setup für runtime
+6. Inference
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