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