FFmpeg是什麼，通俗的說，在看片子的時候，需要用到視頻播放器，而很多視頻播放器的底層用的就是FFmpeg。這是我在2019年在FFmpeg深度學習模塊中所做事情的總結，由於我在19年是這個模塊的主要貢獻者，所以，這個總結也差不多就是FFmpeg深度學習模塊的現狀總結了。
在2018年的時候，Pedro Arthur ([email protected])帶着學生Sergey Lavrushkin ([email protected])完成了一個GSoC項目，將TensorFlow引入FFmpeg，並且增加了一個超分辨率(super resolution)的video filer(vf_sr.c)，來演示如何使用深度學習模型。
這裏簡單介紹一下GSoC，即Google Summer of Code，是Google公司贊助的項目，每年一次，到2020年將是第16次，用來鼓勵學生參與各種開源項目的實際代碼開發(不限於Google的開源項目，當然此項目也需要Google的同意)，還有一定的經濟資助。如果你是學生身份，強烈建議儘量參加。
回到FFmpeg，在18年的時候，我參與了這個模塊的討論，當時我的想法是，支持各種深度學習框架的模型，根據傳入模型的類型，再調用相應的深度學習框架在後端加載執行。在今天事後來看，這個建議存在的一個問題是，有些深度學習框架沒有提供C接口（可能提供了C++接口），而FFmpeg社區要求使用C接口，這個問題我現在也還沒有解決方法。另外，我當時還建議把這個作爲單獨的模塊，或者起碼放在libavutil中，但是，最終還是放在了libavfilter目錄下面，因爲考慮到目前主要是被filter調用。
最後完成的代碼支持深度學習框架TensorFlow，FFmpeg可以接受TensorFlow的網絡模型文件(.pb)，準備好輸入輸出後，再在後端調用TensorFlow的C庫文件加載並執行這個模型。另外，考慮到某些系統可能沒有TensorFlow，所以，在FFmpeg中增加了native cpu path的支持，即可以fallback到cpu path，這個native後端也定義了一套模型文件格式，即native model。爲什麼在native模式下不是直接接受.pb文件呢，因爲在不使用第三方庫（比如protobuf）的情況下解析加載pb文件也是挺麻煩的事情，需要很多的代碼支持，沒必要也不應該在FFmpeg中增加這樣的代碼。
由於其中不少代碼都是hard code形式寫死的，所以，我在2019年的時候，開始發patch來改進這裏的代碼，並且思考和實踐如何讓FFmpeg的用戶將深度學習的相關功能用起來。大致總結如下。
- 調整了深度學習模塊的目錄結構
雖然我把這個寫在第一點，剛好可以順便先做一個框架性的介紹。但是，實際是在發了不少patch被社區初步信任後，才做的目錄調整，這也是參加開源社區工作的一個經驗，僅供參考。
原先所有的代碼文件都直接放在libavfilter目錄下面，考慮到支持native mode將會需要很多代碼，所以，在libavfilter目錄下創建了子目錄dnn，除了將dnn_interface.h這個接口文件繼續直接放在libavfilter目錄下，其他的dnn相關文件都被移到了dnn子目錄中，當然，基於dnn的filter文件還是直接在libavfilter目錄中。如下圖所示。
[外鏈圖片轉存失敗,源站可能有防盜鏈機制,建議將圖片保存下來直接上傳(img-sJpVLRW9-1587431701089)(https://graph.baidu.com/resource/22267e493fadf4daff84301579486798.png)]
其中，vf_sr.c就是前面介紹的2018年GSoC完成的超分辨率filter；而去除雨點等功能的vf_derain.c則是劉歧（網名悟空，Steven Liu [email protected]）帶着學生Xuewei Meng ([email protected])完成的GSoC2019項目；vf_dnn_processing.c是我做的基於dnn模型的一個通用的圖像處理filter，希望所有隻改變AVFrame內容的功能都可以用這一個filter來實現，目前已支持RGB和Gray等格式，而YUV相關格式的支持還在完成中；vf_dnn_analytic.c則是我設想中的filter，可以基於dnn模型從frame中提取一些信息，比如目標檢測、人臉識別等等，可能會擴展成多個不同用途的filter，初步計劃在2020年完成。
在libavfilter/dnn目錄下，目前有兩部分的內容，一是調用TensorFlow C library的接口層，二是實現native layer的代碼，如果以後有需要，還可以增加更多的深度學習框架的C庫支持。因爲DNN interface接口層的存在，dnn的實現和基於dnn的filter之間是解耦的。
我在2019年在FFmpeg中的主要工作，除了從頭開始支持ROI encoding外，就是從dnn filter到DNN interface再到dnn實現的全覆蓋。filter和dnn實現互爲表裏，相互促進，目前兩者都還處於比較初始的階段，我希望可以做好初始推動力的作用，使得兩者可以儘快形成良性循環正反饋，可以吸引更多的開發者和用戶參加進來，也歡迎您的參與！
- 模型文件轉換的python腳本
在初始代碼中，native模型文件的生成方法，是根據相應的TensorFlow模型，手工一句句地寫代碼將模型導出到文件中。如果TF模型略有調整，也必須手工修改相應的代碼，再重新生成native模型文件。這樣的方法，無法擴展也不實用。所以，我寫了個python腳本，輸入是TF模型文件，輸出是native模型文件，並且在native模型文件中增加了文件頭和版本號等信息。這個腳本文件目前只支持當前FFmpeg支持的layer，需要繼續完善。
- native layer代碼的重構
在原來代碼中，native模型的加載由一個函數完成，我將其拆分爲了一個入口函數和若干子函數，每個子函數對應一個layer的加載。在原來代碼中，所有nativer layer的執行函數放在一個文件中。我爲每個layer在libavfilter/dnn目錄下創建了一個新文件，對應的加載函數和執行函數都放在這個文件中，實現了不同layer之間在文件級別的隔離。在入口函數中，則用函數指針數組的方式來直接調用相應layer的函數，不使用if/else或者switch的方式，避免了大量的重複代碼。
所以，現在如果要修改某個layer的實現，只需要修改相應的一個文件即可，不太會造成side effect。如果要增加一個layer，則只需要增加一個新的代碼文件（.c和.h），然後註冊到函數指針數組中即可，也不會存在誤操作影響到已有代碼的功能。
- 增加FATE測試
FATE (FFmpeg Automated Testing Environment) 是FFmpeg社區開發的自動化測試框架，要持續維護一個良好質量的軟件項目，快速的自動化測試（包括單元測試、迴歸測試等等）都是必不可少的看門人角色，非常重要。基於FATE框架，我爲每一個navier layer都增加了單元測試，以後有新的layer加入，只要依葫蘆畫瓢再增加就可以了。我也爲vf_dnn_processing增加了測試。由於當前native layer中的卷積層conv2d的性能不佳，所以，還無法爲vf_sr和vf_derain增加FATE測試，否則，耗時太久，反而影響了自動化測試的初始目的。
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DNN interface接口調整
- 在使用TF後端的時候，之前代碼要求模型的輸入變量的名字必須是x，輸出變量名字必須是y。我調整了接口，輸入輸出變量名字可以在filter層次指定。
- 在使用native後端的時候，之前代碼將第一個layer的輸入作爲模型的輸入，將最後一個layer的輸出作爲模型的輸出。我增加了name的支持，可以通過name字符串來找到模型的輸入輸出變量，也使得行爲和TF一致。
- 之前代碼假設模型的輸入輸出都是float32格式的數據。我調整了數據結構，使得float32和uint8格式都可以指定。
- 將native模型的輸出變量從一個增加到了多個，以適合目標檢測等模型的要求。
- 增加了一個查詢接口，在模型文件被加載後，FFmpeg就可以查詢模型的輸入格式，比如width、height、channel和format等信息，方便檢查模型文件是否正確，或者做一些諸如圖片縮放等預處理。
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增加了更多native layer的支持
爲了上述DNN接口層的調整，需要有實際的例子來表明這些調整是需要的，也爲了不產生regression問題，需要增加更多nativer layer。另外，從項目本身來說，增加更多的nativer layer以支持更多的深度學習模型，比如目標檢測等模型，也是題中應有之義。在19年下半年，帶了上海交大密歇根學院5位同學的本科畢業設計課程，增加了一些native layer的實現，但沒有upstream。
- 爲native mode引入Operand的概念
在之前的代碼中，nativer layer是依次順序排列，第i層的輸出就是第i+1層的輸入，無法支持一個層的輸出作爲多個層的輸入，也不支持一個層的輸入來自多個層。增加了Operand操作數概念後，層和層之間用Operand連接，就可以實現這些分支合併功能。如何使得Operand更好的節約內存、減少內存拷貝，目前還只有想法，尚未代碼實現。
- 已有代碼的一些bug的fix等
這部分工作，趙軍Jun Zhao ([email protected])、劉歧Steven Liu( [email protected])還有leozhang ([email protected])、Zhao Zhili ([email protected])等也做了不少貢獻。話說這樣的統計功能怎麼做啊，我是手工地肉眼看了一遍，大概率會遺漏什麼，，，如有漏人，請告訴我。
最後，感謝老闆的支持和社區的認可，我在2019年底成爲了FFmpeg深度學習模塊的maintainer。另外，我的大部分代碼都是Pedro Arthur ([email protected]) review的，在此也表示感謝。
以上內容是本人業餘時間興趣之作，限於水平，差錯難免，僅代表個人觀點，和本人任職公司無關。
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