tensorflow 2.x od api -> snpe dlc

snapdrgon 기기에서 머신러닝을 지원하는 snpe sdk
https://developer.qualcomm.com/sites/default/files/docs/snpe//

tensorflow의 saved-model을 바로 dlc로 변환할 수 있다.
https://developer.qualcomm.com/sites/default/files/docs/snpe//tools.html#tools_snpe-tensorflow-to-dlc

tf 2.x의 ssd mobilenet v2를 변환해보았는데 ( saved-model -> dlc )
dlc로 변환할때 대부분의 레이어를 변환할 수 없다며 불완전하게 작업이 종료된다.

삽질)
위의 지원하는 레이어들 목록에 없는 relu6 같은 없음직하다 싶은 레이어들 외에도 일반적인 convolution 까지도 변환이 안되어서
saved-model -> onnx -> dlc를 시도해보니 이번에는 convolution의 padding이 비대칭이라고 안된다.
[0, 0, 1, 1] 이런 식이면 안되고 [0, 1, 0, 1] 등등 앞의 둘 뒤의 둘이 대칭이어야 했던 듯
onnx를 수정하여 conv 노드에서 패딩을 하지 않도록 하고 conv 노드 앞에 pad 노드를 추가하여 해결하였으나
nms 레이어를 지원하지 않으니 불완전하게 raw_detection_scores, raw_detection_boxes를 가져다가
tensorflow의 nms를 사용해야 결과를 얻을 수 있었다.

아무튼 saved-model -> dlc 과정에서 convolution까지 변환을 못하는것이 이상해서 검색해보니
tf od api의 특정 커밋 이후부터 saved-model을 다른 포맷으로 변환할때 문제가 생긴다고 한다.
https://github.com/tensorflow/models/issues/10120

위의 페이지의 답글들을 따라 특정 커밋시점 이전의 코드를 통해 saved-model을 생성하면
ssd mobilenet v2 saved-model -> dlc 변환이 잘 된다.

git clone https://github.com/tensorflow/models.git
cd models/research
git checkout --detach 420a725
protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.
python -m pip install --use-feature=2020-resolver .