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mlu2xxx_decoder解码报错
我的回复: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。
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如何配置yolov3_mlu220_config_usb_camera.json,使用USB摄像头demo
我的回复:使用usb camera这个配置文件,然后在启动脚本中指定的input video filelist文件中,把/dev/camera0 , /dev/video0之类的USB camera设备节点放进去。
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非线性形状pipeline无法创建
我的回复:#8rogerg6回复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展开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。
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MLU220---Yolov5离线模型移植出错
我的回复:#3yy999回复你好,经排查,自己训练的yolov5-4.0官方的数据集生成权重文件,到docker中转离线,量化生成int8文件,此时检测目标正常,转离线模型到mlu220中,测试离线demo同样没有检测框,即本地训练官方数据集离线推理也没有检测框,请问这种情况该如何处理呢?展开检查下是否使用了自适应anchor,把训练出来的模型的anchor读出来,配置到配置文件里。
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有pytorch1.7以上的docker吗?
我的回复:#2gxkj回复那请问如果遇到了torch1.3不支持的算子,有什么解决方案吗?替换别的torch1.3支持的等效算子,或者改模型。
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CNCV哪里下载?
我的回复:CNCV不对外开放,只能通过销售代表获取。
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MLU2XX系列上整除遇到的问题
我的回复:#2liuhangda回复感谢回复!现在的情况是需要生成离线模型,进行到了jit.trace这一步。那么在代码中还能to到cpu上吗?是不是理论上所有的操作都应该在MLU上进行?已经量化过了展开不能,必须全部算子MLU都支持才能生成离线模型。
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MLU2XX系列上trace完成后在返回的模型上前向推理报错 outputs [i]-uses().empty()
我的回复:一旦遇到log中有...Op can not run on MLU的日志,就说明这个模型有MLU上不支持的算子,那这个模型就没办法在MLU上生成离线模型了,除非改模型,替换掉不支持的算子。
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yolov5离线推理问题
我的回复:确认下是否使用了自适应anchor?如果是,从自己训练后的模型中,把最终的anchor读出来,配置到配置文件中。
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MLU端掉用多次__bang_mlp报错
我的回复:可否贴一下报错的源码?
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