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有多路视频使用不同模型的离线推理示例吗?
我的回复:#1jiapeiyuan回复使用cnstream,可以做到不同的视频流跑不同的模型,配置成如下的流程[图片]请问有示例代码吗?十分感谢
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mul220取视频流问题
我的回复:具体情况是:使用mp4文件用作推理输入,没有出现该情况,但使用rtsp视频流用作输入,出现该情况;大概是推理开始,先出现大量“frame ERROR: access free pointer!!”但没有“ret=0xfffffff6”然后,frame ERROR逐渐减少到没有,“ret=0xfffffff6”不断增加到约五六个(如下图)
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mul220取视频流问题
我的回复:顶!!!同遇到这样情况
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离线推理,执行make.sh和run.sh时报错
我的回复:#10tanhaojue回复您好,对您的问题做一下两点说明:1,按照教程运行,没有复现到您的问题,请确认是否对代码进行了修改,可以多一点环境和代码信息。2,ELF not found是linux上的问题,可能是把二进制文件当做 shell 文件来执行了。展开1.代码进行的修改主要是无关必要但更方便的(如将固定的字符串形式改为命令行参数形式),还有是将在线推理部分的代码修改,使代码可以运行在CPU上(本人没有MLU270);2.是的但错误应当是由于编译错误(我只运行了make.sh)
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docker环境内试图运行online/yolov5出错(IsADirectoryError: [Errno 21] Is a directory: '../../custom_coco/int8/')
我的回复:#3zhaodeming回复您好,从第二个截图中看到,state_dict=torch.load(TORCH_HOME,map_location='cpu') 。为了明确的话,可以直接将TORCH_HOME修改为模型的绝对路径展开大大你好,我上一个回复已经试过将TORCH_HOME改为模型的绝对路径,但不幸的是,依然报错;另外我本人pc上没有mlu270,因此程序无法找到卡设备,以上步骤是通过cpu进行推理的
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docker环境内试图运行online/yolov5出错(IsADirectoryError: [Errno 21] Is a directory: '../../custom_coco/int8/')
我的回复:#1zhaodeming回复您好,从图中看有以下几个问题。(1)“NO MLU DEVICE" ,说明程序没有找到卡设备。可能是docker启动脚本中,没有把卡映射进来。(2) TORCH_HOME中存放的是模型路径,由于docker中没有提供模型,所以可以设置为已有模型的路径。展开2.将TORCH_HOME更改为模型(pth文件)路径,但依然报错,错误是(NotADirectory:xxx/xx.pth/int8/),似乎依然在寻找int8这个文件夹
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docker环境内试图运行offline/build/yolov5出错(make: [all] Error 2)
我的回复:#1zhaodeming回复您好,docker中只提供了在x86平台上的gcc编译,没有提供在ARM上的编译内容所以意思是什么呀?pth文件不是经过离线运行(offline文件夹)在docker(x86平台)编译(作用是量化转换)然后将转换后的模型复制到mlu220(ARM平台)上运行吗?
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“PyTorch框架的Yolov5移植教程”运行run.sh出现错误
我的回复:#5tiger_k回复没有270也是可以进行量化和转为离线模型的,270并不是量化离线的必要条件是的,我确实在CPU上(没有mlu270)完成了量化和转离线(yolov5s和yolov5m),但离线模型在mlu220上推理结果很差(可视化结果),我不清楚是什么原因
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离线推理,执行make.sh和run.sh时报错
我的回复:,如上图红色线,命令正确
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离线推理,执行make.sh和run.sh时报错
我的回复:#7tanhaojue回复您好,请确认参数是否传入正确。可参考:./src/yolov5_offline_simple_demo model/yolov5s.cambricon subnet0 0 0 ./data/image.jpg 2 data/label_map_coco.txt展开命令正确也是如此的错误信息如下图
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