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rogerg6
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CNStream调整模块间的速度
我的回复:我是楼主,我把detector模块的前处理换成VideoPreprocYolov5,用cpu进行前处理。然后把tracker的并发度加大。结果最慢的变成detector,而且最慢的fps还是只有15,平均每个流8fps
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mlu2xxx_decoder解码报错
我的回复:#4HelloAI回复问题1,对画质影响不大,主要是图像不连续。问题2,主要是调整推理的队列大小和OSD的队列大小。好的谢谢,我试试
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mlu2xxx_decoder解码报错
我的回复:#1HelloAI回复问题1,如果是刚启动应用,刚开始从摄像头拉流,遇到这个问题是正常的,或者非常小概率的偶然性出也是正常的,可能是丢包导致的。但如果是持续出这样的问题,就不正常了,要么是摄像头有问题,要么是网络有问题。问题2,画面跳跃性很大,而后边的模块处理性能又足够,大概率是前边的rtsp流有问题,不能解码出连续的帧。也可以调整下队列的大小试试,有时候队列太小也会有类似问题。展开你好,谢谢解答。问题1:这种情况对画面画质清晰度等影响大不大?问题2:调整源模块的队列还是所有队列大小?
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非线性形状pipeline无法创建
我的回复:#9HelloAI回复yolov5的报错,大概率是哪里弄错了,导致内存爆掉了。模型的输入分辨率是多大?是否有参考的github实现。展开加载2个模型:1. 我们自己的yolov5:输入640x640,参考yolov5 v4.0实现。具体哪里错了也不清楚,单个加载的时候没问题的2. cnstream提供的yolov5
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非线性形状pipeline无法创建
我的回复:#7HelloAI回复1、yolov5不行是指结果不对,还是报错?2、yolov3无法量化到盒子是遇到了什么错?3、分支流水线fps下降了多少?2个模型并发会产生抢占和切换的开销,一定程度的下降时正常的。展开yolov5不行。具体情况就是本贴第二张图片的报错YOLOv3无法量化是因为我们从厂家那里买的设备,他们只提供yolov5的量化程序。具体YOLOv3量化有没有参考的文档?不分支fps基本稳定在20多,分支后fps就变成个位数了谢谢回复
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非线性形状pipeline无法创建
我的回复:#3HelloAI回复VideoPostprocYolov3找不到,需要把Classname改成Inferencer2改完后,yolov3能用,但是v5就是不行。但是我们的模型是yolov5sv4的,v3的模型无法量化到盒子上,那怎么办?还有就是分支流水线处理的fps下降了好多
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非线性形状pipeline无法创建
我的回复:#3HelloAI回复VideoPostprocYolov3找不到,需要把Classname改成Inferencer2改完后,yolov3能用,但是v5就是不行
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非线性形状pipeline无法创建
我的回复:#2HelloAI回复cntoolkit,driver和cnstream的版本分别是多少?yolov5是s,m,l?先试试只加载一个模型?另外cnmon观察下加载1个模型和2个模型内存的使用情况,如果模型大的话,可能是内存不够用了。展开cntoolkit: cntoolkit_1.7.14-2.ubuntu18.04_arm64.debdriver: 1.16.104CNRT: 4.10.7 a16cc83模型:yolov5s v4加载一个模型是没有问题的。一个模型:mlu220剩余816MiB二个模型:不容易查看内存,立马就结束了
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非线性形状pipeline无法创建
我的回复:忘了说环境了:mlu220,ubuntu20.04
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CNStream如何交叉编译
我的回复:#1HelloAI回复这里的MPS是指的CE3226的cnmps的发布包,如果你要交叉编译3226的CNStream,得先获取到cnmps展开你好,我的环境是mlu220edge,cnstream6.2.0的,那如何交叉编译
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