你好,论坛里提供的yolox移植代码只能在mlu_core为270正常运行,改为220后代码无法正常运行(后处理没有框输出)。由于缺乏对yolox后处理API支持,导致生成的220离线模型用起来比yolov5后面需要添加nms等操作,请问有针对yolox的后处理代码(220端)?展开
将设备设置为了220,您当前用的设备是否实际也是220呢?如果实际设备是270,但是设备为220只为生成离线cambricon模型,则不必在意结果,因为结果很有可能就是错的,正确结果需要在实际的220设备上验证。展开
你好,
论坛里提供的yolox移植代码只能在mlu_core为270正常运行,改为220后代码无法正常运行(后处理没有框输出)。
由于缺乏对yolox后处理API支持,导致生成的220离线模型用起来比yolov5后面需要添加nms等操作,请问有针对yolox的后处理代码(220端)?
你好,丢掉了一个置信度较低的框,将置信度调低就不会丢失。未使用YOLODetectionOuput大算子进行替换,yolox是否可以使用这个在postprocess阶段丢失的,通过对比逐层和融合模式下的decode_output输出结果,虽然输出的矩阵大小相同,但是具体结果数字存在差异,这可能就是导致逐层模式和融合模式在同一阈值下输出不同的原因请问融合模式和逐层模式输出不一致的原因是什么?展开
逐层模式是朴素模式,就是严格按照模型的图结构一层一层的逐步执行。而融合模式是基于完整的图结构,结合一些图优化的手段,对图结构做一定的等效优化,图结果的变化,一般会导致一些精度上的差异,体现在结果上就会有比较微小的差异。
针对你这个问题,可能是某些框的置信度正在在阈值附近,由于精度偏差就丢框了
1、是丢掉了一个置信度较低(0.34433)的框是吗?2、是否使用了YoloDetectionOutput大算子替换了yolobox和nms呢?3、能否确定框是在推理阶段就丢了,还是在postprocess才丢掉的吗?展开
你好,
丢掉了一个置信度较低的框,将置信度调低就不会丢失。
未使用YOLODetectionOuput大算子进行替换,yolox是否可以使用这个
在postprocess阶段丢失的,通过对比逐层和融合模式下的decode_output输出结果,虽然输出的矩阵大小相同,但是具体结果数字存在差异,这可能就是导致逐层模式和融合模式在同一阈值下输出不同的原因
请问融合模式和逐层模式输出不一致的原因是什么?
请登录后评论