ARM 端 Linux 模型部署

概述

本文档提供基于 Pnna 推理框架的 ARM Linux 部署流程，包括：

应用示例（如 YOLOv5s、YOLOv8s）
Pnna API 及驱动调用流程
模型的预处理与后处理示例
完整的交叉编译、程序部署与运行步骤

该示例工程采用纯 C 语言接口，支持在 ARM 主控端调用 PNNA 核执行推理。

环境准备

必备硬件与软件

X78NE 开发板（下位机）
Ubuntu / Debian Linux 主机（用于交叉编译）
通信工具：
- 网线（推荐）
- RS232 转 USB（可选，用于 U-Boot / Linux 调试输出）
- MobaXterm 或其他 SSH/串口工具

串口连接（可选）

串口用于：

查看 U-Boot 输出
(网络不可用时) 访问 Linux 控制台

操作步骤：

将 RS232 转 USB 连接线一端接开发板 UART_DSP 接口，另一端接主机 USB。
在主机设备管理器中查看其串口号 COMx。
打开串口工具，设置：
- Baud rate：115200
- Data：8 bits
接通开发板电源后可看到系统启动日志。

网口连接（推荐）

使用网线将开发板与主机连接到同一局域网。
若未知开发板 IP，可在串口登录后执行：
```
1ifconfig
```
示例输出：
```
1inet addr:192.168.23.100  Mask:255.255.255.0
```
使用 SSH 登录：
```
1ssh root@192.168.23.100
```

用户名：root
密码：无（直接回车）

交叉编译环境搭建

下载交叉编译器

1git clone https://gitlink.org.cn/nudt_dsp/gcc_arm_8.3.git

解压安装

mkdir -p ~/app
tar xvf ./gcc_arm_8.3/gcc-arm-8.3-2019.03-x86_64-arm-linux-gnueabihf.tar.xz -C ~/app/

配置环境变量

export TOOLCHAIN_DIR=~/app/gcc-arm-8.3-2019.03-x86_64-arm-linux-gnueabihf
export PATH=$TOOLCHAIN_DIR/bin:$PATH

确保工具链可用：

1arm-linux-gnueabihf-gcc -v

示例工程编译

下载工程

mkdir -p ~/ws && cd ~/ws
git clone -b v20251222 https://gitlink.org.cn/nudt_dsp/pnna.git

工程目录结构示例

pnna/
 ├── examples/                   # 示例应用：resnet18、YOLOv5s、YOLOv8s 等
 │     ├── yolov5s/
 │     │     ├── 3rdparty/       # 第三方库：图片解析、日志等
 │     │     ├── postprocess/    # 后处理模块：输出解码、置信度筛选、NMS
 │     │     ├── resource/       # 模型文件、测试图片
 │     │     └── yolov5s_demo.c  # 主程序：负责初始化、推理调度及资源释放
 │     └── yolov8s/
 │           ├── 3rdparty/       # 第三方库：图片解析、日志等
 │           ├── postprocess/    # 后处理模块：输出解码、置信度筛选、NMS
 │           ├── resource/       # 模型文件、测试图片
 │           └── yolov8s_demo.c  # 主程序：负责初始化、推理调度及资源释放
 ├── src/                        # Pnna API 实现
 │   ├── driver_metal_c6x/       # DSP 裸机环境驱动实现
 │   └── driver_rtt/             # RT-Thread 环境驱动实现
 ├── include/                    # 头文件
 ├── lib
 │   └── *.so                    # Linux 平台下的 PNNA 动态库文件
 ├── test
 │   └── README.md               # 测试程序说明
 └── README.md                   # pnna 目录总览说明

编译 YOLOv8s 示例

cd pnna/examples/yolov8s
make clean && make

成功后将生成可执行文件，例如：

1yolov8s

部署到开发板

创建工作目录

ssh root@192.168.23.100 "mkdir -p /home/root/workspace"

上传可执行程序、模型文件、图片

scp yolov8s resource/car.jpg resource/yolov8s_int16.nb \
    root@192.168.23.100:/home/root/workspace

如需批量上传，可以使用：

scp -r resource root@192.168.23.100:/home/root/workspace

在开发板运行推理程序

进入工作目录

ssh root@192.168.23.100
cd /home/root/workspace
chmod +x yolov8s

执行推理

1./yolov8s

示例输出：

INFO  init pnna lite, driver version=0x00010f00...
   at query_hardware_info (nn_api.c:34)
INFO  cid=0xb1, device_count=1
   at query_hardware_info (nn_api.c:47)
INFO    device[0] core_count=1
   at query_hardware_info (nn_api.c:50)
INFO  Input: [1920 640 1 1], Data format: UINT8, Quant format: QUANTIZE_NONE
   at get_input_quantize_param (quantize.c:936)
INFO  Output: [8400 84 1 0], Data format: FP32, Quant format: QUANTIZE_NONE
   at get_output_quantize_param (quantize.c:992)
HASHMAP 0xb6c609a0(record-list) INIT SUCCESS
INFO  No preprocess required   at create_app_ctx (nn_api.c:121)
create_app_ctx done
Total detections: 5
0 0.91 176.75 240.69 272.75 511.81
0 0.91 39.00 236.94 195.75 535.56
0 0.91 527.03 230.50 639.91 523.25
5 0.88 0.95 132.31 640.05 440.69
0 0.47 0.25 322.00 59.25 515.25
destroy app_ctx_t done.
pnna closed

检测结果说明（优化版本）

0.91 176.75 240.69 272.75 511.81
0.91 39.00 236.94 195.75 535.56
0.91 527.03 230.50 639.91 523.25
0.88 0.95 132.31 640.05 440.69
0.47 0.25 322.00 59.25 515.25

每条检测结果包括：

Scores：置信度
Boxes：边界框 [x_min, y_min, x_max, y_max]
Class ID：目标类别 ID

示例程序说明

示例代码中设定输入文件与模型路径：

const char *input_file = "car.jpg";
const char *nbg_name   = "yolov8s_int16.nb";

运行方式：

1./yolov8s

程序将加载 yolov8s_int16.nb 模型，对 car.jpg 进行推理，并打印结果。

推理流程说明

统一推理流程如下：

加载输入数据（图片、Tensor、Binary）
预处理：解码、归一化、量化等
驱动调用 PNNA 核执行推理
获取推理输出
反量化 + 后处理
输出分类/检测结果

更换模型示例

进入对应的示例目录执行：

1make

即可生成对应模型的可执行程序，例如：

1examples/yolov8s → ./yolov8s

常见问题(FAQ)

执行格式错误（Exec format error）

该错误通常出现在目标板上执行程序时，表现为：

./yolov8s: Exec format error

常见原因是程序未使用目标架构对应的交叉编译器生成，例如误使用主机 gcc（x86_64）编译，或 Makefile 未正确指向 ARM 交叉工具链。

Makefile 中 TOOLCHAIN_DIR 的依赖说明

本工程的 Makefile 默认通过环境变量 TOOLCHAIN_DIR 指定交叉编译工具链路径，相关定义如下：

EXEC    = yolov8s
OBJDIR  = ./obj
# TOOLCHAIN_DIR = /home/xyy/gcc-arm-8.3
THIRD_PARTY  = ./3rdparty
PNNA_DIR     = ../..
PNNA_LIB     = ../../lib/driver_linux_a15

CC = $(TOOLCHAIN_DIR)/bin/arm-linux-gnueabihf-gcc

因此：

若已通过 export TOOLCHAIN_DIR=... 正确配置环境变量 → 无需修改 Makefile，可直接执行 make 编译。
若未配置 TOOLCHAIN_DIR 环境变量 → 需要在 Makefile 中取消注释并手动指定工具链路径，例如：

TOOLCHAIN_DIR = /home/xyy/gcc-arm-8.3-2019.03-x86_64-arm-linux-gnueabihf

否则在编译阶段会出现如下错误（示例）：

1/bin/sh: arm-linux-gnueabihf-gcc: command not found

建议：优先通过环境变量方式配置 TOOLCHAIN_DIR，以避免不同开发环境下频繁修改 Makefile，提高工程的可移植性与可维护性。

接口版本说明

示例程序使用 Pnna API 接口实现模型推理流程。详细接口说明请参考工程中的：API 接口说明

作者 @xyy xunyingya@hngwg.com