(3) adb mode 사용하기

Android Debug Bridge 사용하여 모델 성능을 모니터링하고, 이 결과를 토대로 모델을 개선하기

이때까지 진행한 과정(RKNN 모델 변환, 경량화, inference)에는 다만 약간의 문제가 있습니다. 변환은 리눅스 컴퓨터에서 진행하고, 파일을 오렌지 파이로 옮겨서 inference 만 수행하고 결과를 살펴본 것입니다.
매번 모델을 변환하고, 옮겨서 inference하기란 정말 귀찮은 일입니다. 또한, 귀찮은 것 보다 문제는 오렌지 파이 자체에는 rknn-toolkit2-lite만 사용할 수 있기 때문에, rknn-toolkit2에서 제공하는 모델 성능 평가 메소드를 사용할 수 없습니다.
Performance Evaluation 기능을 사용하기 위해서는 ADB 모드로 오렌지 파이를 사용하는 것이 거의 유일한 방법입니다. 따라서 ADB 모드로 모델 성능을 모니터링하면서 변환을 수행하고, 최종적으로 변환된 모델을 오렌지 파이로 옮겨서 inference를 하는 것이 올바른 오렌지 파이 rknn 모델 개선 파이프라인이라고 할 수가 있겠습니다.

Android Debug Bridge

 

ADB mode와 Board-side inference 간의 차이점

ADB를 사용하면 개발자 PC에서 Rockchip 디바이스에 원격으로 접속하여 RKNN모델의 성능을 모니터링하고 디버깅할 수 있습니다.

오렌지 파이 안드로이드 부팅디스크 만들기

 
오렌지 파이를 ADB 모드로 사용하려면 새로 안드로이드 이미지를 사용해서 부팅해야 합니다. Orange Pi 5 Plus의 경우, https://drive.google.com/drive/folders/1RnSnDcGeidyxEzLXBNfHGmzog9ds8VAO

Android 12 - Google Drive

여기서 안드로이드 이미지 (EMMC)를 다운받고, 윈도우 컴퓨터에서 이미지를 플래시해야 합니다. 맥과 리눅스는 지원하지 않습니다. 이때 플래시는 반드시 SDDiskTool v1.72를 사용해야 합니다. SD 카드를 노트북 슬롯에 꽂았을 때 SD 카드가 잘 인식되지 않는다면, usb 허브를 사용하면 인식이 잘 됩니다.

오렌지 파이를 ADB 모드로 연결하는 방법

이와 같이 노트북과 오렌지 파이를 연결하고, 

$ adb shell

을 실행하면 커맨드라인으로 오렌지 파이에 접근하여 파일을 Pull/Push 할 수 있습니다.

그러면 이제 다음과 같이 Performance Evaluation을 수행하면서 결과를 모니터링할 수 있게 됩니다.