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htujun

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yolov5 量化参数加了firstconv = True 的量化后的离线模型，输入图片加载报错 我的回复：#16HelloAI回复cnstream的demo程序中，yolov5的demo并未支持开启firstconv选项，所以会出此问题，您可以自定义一个preprocess函数来支持firstconv的UINT8格式的输入，具体代码可参考yolov3的demo程序。展开yolov5 6.0版本之前,第一层是focus结构,不支持firstconv ,6.0版本以后第一次是conv层了,可以下次更新cnstream支持yolov5的firstconv. 0

yolov5 量化参数加了firstconv = True 的量化后的离线模型，输入图片加载报错 我的回复：#15Gaoyujia回复可以，提供下您的帐号吧，我加您微信:finishedit 0

yolov5 量化参数加了firstconv = True 的量化后的离线模型，输入图片加载报错 我的回复：#8HelloAI回复“c” should be 3,but 4，表示实际需要的是未开启firstconv的3通道的浮点输入，而不是4通道的UINT8的输入，那么可能2个原因：1）模型并非开启了firstconv的模型，请检查下模型的.cambricon_twins文件，确认模型的输入是否是4通道的。2）json配置文件，显式的指定了输入是3通道FP32的请您补充下最终的json配置文件信息和模型.cambricon_twins文件的内容，谢谢展开你好,可以加个微信联系下吗,向您请教下,把问题解决了,这个问题很久没解决. 0

yolov5 量化参数加了firstconv = True 的量化后的离线模型，输入图片加载报错 我的回复：#9Gaoyujia回复cnstream提供的示例前处理是和仓库中的模型对应的，你可以在原来的基础上进行修改。或者参考示例自定义自己的前处理类。当前报错是因为，VideoPreprocYolov5类只适用于不加firstconv的yolov5网络。如果加了firstconv需要：1，修改以下判断。2，修改前处理逻辑（模型输入为U8，并且不再需要mean std）VideoPreprocYolov5::Execute()中，将3改为4if (input_shape[c_idx] != 3) {LOGE(DEMO) 0

yolov5 量化参数加了firstconv = True 的量化后的离线模型，输入图片加载报错 我的回复：#9Gaoyujia回复cnstream提供的示例前处理是和仓库中的模型对应的，你可以在原来的基础上进行修改。或者参考示例自定义自己的前处理类。当前报错是因为，VideoPreprocYolov5类只适用于不加firstconv的yolov5网络。如果加了firstconv需要：1，修改以下判断。2，修改前处理逻辑（模型输入为U8，并且不再需要mean std）VideoPreprocYolov5::Execute()中，将3改为4if (input_shape[c_idx] != 3) {LOGE(DEMO) 0

yolov5 量化参数加了firstconv = True 的量化后的离线模型，输入图片加载报错 我的回复：#8HelloAI回复“c” should be 3,but 4，表示实际需要的是未开启firstconv的3通道的浮点输入，而不是4通道的UINT8的输入，那么可能2个原因：1）模型并非开启了firstconv的模型，请检查下模型的.cambricon_twins文件，确认模型的输入是否是4通道的。2）json配置文件，显式的指定了输入是3通道FP32的请您补充下最终的json配置文件信息和模型.cambricon_twins文件的内容，谢谢展开你好,非常感谢你的回答,最终json配置文件信息为:"model_input_pixel_format": "RGBA32",图片读取为opencv的CV_32FC4,firstconv的模型.cambricon_twins文件的内容如下: 0

yolov5 量化参数加了firstconv = True 的量化后的离线模型，输入图片加载报错 我的回复：#8HelloAI回复“c” should be 3,but 4，表示实际需要的是未开启firstconv的3通道的浮点输入，而不是4通道的UINT8的输入，那么可能2个原因：1）模型并非开启了firstconv的模型，请检查下模型的.cambricon_twins文件，确认模型的输入是否是4通道的。2）json配置文件，显式的指定了输入是3通道FP32的请您补充下最终的json配置文件信息和模型.cambricon_twins文件的内容，谢谢展开谢谢你的回答,我配置是这样的,如下;Inferencer2模块 0

yolov5 量化参数加了firstconv = True 的量化后的离线模型，输入图片加载报错 我的回复：#6htujun回复你好，按照你的格式设置，Inferencer2模块的配置如下："model_input_pixel_format": "RGBA32"，输入前的图片格式设置为opencv的CV_32FC4或CV_32FC3，还是报错，报错如下：[图片]展开报错补充：“c” should be 3,but 4 0

yolov5 量化参数加了firstconv = True 的量化后的离线模型，输入图片加载报错 我的回复：#5Gaoyujia回复根据log打印判断，设置的model_input_pixel_format和模型的输入shape的c通道不符合报错。麻烦再确认下，设置的value是 RGBA32/BGRA32/ARGB32/ABGR32 吗？（要加32）需根据模型输入pixel format设置model_input_pixel_format，假设为RGBA32, Inferencer2模块的配置如下："model_input_pixel_format": "RGBA32"展开你好，按照你的格式设置，Inferencer2模块的配置如下："model_input_pixel_format": "RGBA32"，输入前的图片格式设置为opencv的CV_32FC4或CV_32FC3，还是报错，报错如下： 0

yolov5 量化参数加了firstconv = True 的量化后的离线模型，输入图片加载报错 我的回复：#1HelloAI回复开启firstconv后，输入数据类型为UINT8，在推理是不需要做mean/std，输入的Layout为RGBA、BGRA、ARGB、ABGR几种，您生成模型的时候开启了firstconv，那么在启动cnstream的时候，请确认您的json配置文件关于inference模块的preprocess部分的配置是否与模型的layout的datatype一致展开修改json配置文件的model_input_pixel_format : RGBA、BGRA、ARGB、ABGR还会报错，请问下具体如何修改。 0

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