LV.1

lcxzzz

79积分0赞

6 帖子 57 回复 0 收藏

TA的动态

TA的帖子

TA的回复

yolov7移植异常 我的回复：#1zhangyanting回复您好，请给出使用板卡，操作系统，报错截图等相关信息，具体参考发帖前先看这里！怎样在论坛上提问能更快获得满意的答案 - 论坛公告 - 开发者论坛 (cambricon.com)第五条。展开板卡是270，非压缩模型在mlu和cpu上推理输出异常，左边是高版本pytorch训练权重推理的结果，右边是非压缩模型推理的结果，框多了很多请问这是什么原因导致？ 0

yolov7 我的回复：#1HelloAI回复您的问题我们已收到，我们先自己尝试复现下，也请您提供下您使用的软件版本，谢谢！您好，你那边yolov7在220上有复现成功吗？ 0

在270平台下fastdet网络融合阶段报错 我的回复：#24hellokitty回复您好，我们在MLU220-M.2的环境，运行了这位开发者提供的示例：“https://gitee.com/smyai/fastest-det”用MLU220-M.2进行在线融合推理，结果是正确的，没有异常问题请确认以下几点：1）使用的是MLU220-M.2吗？MLU220-M.2的环境能否支持使用寒武纪的pytorch-docker，若能支持，请运行下MLU220的融合推理结果是否正确；如果MLU220的融合推理结果正确，那请排查下220使用的离线推理代码；2）yolov5s的离线推理代码应该是不能直接套用的，您需要根据fastest-det的前后处理来进行修改；将fastest-det的python前后处理改写为c++；展开您好，不好意思，我最近的几个问题是针对yolov7这个模型，我可能表达的不清楚，同样也是这个开发者的代码（https://gitee.com/smyai/yolov7），用这个代码生成的220模型在220上运行异常，没有框输出（结果如下图）还有一个问题就是fastestdet的前后处理c++代码您那边能提供一下吗，谢谢 0

在270平台下fastdet网络融合阶段报错 我的回复：#22hellokitty回复您好，请确认下您使用的硬件平台，您是在270卡上，跑220的离线模型吗？截图中这个报错，请完整截图，看起来是在270上跑的220的模型[图片]如果您需要移植模型在220上推理，顺序应如下：1）模型量化；2）270平台上融合验证结果；3）270平台上生成270的离线模型；验证270离线推理结果；4）270平台上生成220的离线模型；4）在220卡上运行220的离线模型；不能在270卡上跑220的离线模型，270上只能跑270的离线模型展开你好，我就是在270上生成的220离线模型，生成220版本都会报图中所示的warning，关于离线部分代码我使用的是yolov5s，下图是在220运行结果 0

在270平台下fastdet网络融合阶段报错 我的回复：#20hellokitty回复您好，请按照如下步骤排查下:1）在线融合推理结果是否正确；如果在线融合推理结果正确，说明模型量化移植是成功的；2）220上进行离线模型推理需要使用c++的代码方式运行，请比对排查下c++代码的前后处理；展开您好，270在线融合结果是正确的，但是设置成220后，发现框就丢失了，融合结果异常，可能是量化移植出错了，您那边yolov7能否在220上运行成功呢？c++代码输出维度没有问题，同样也是在后处理端丢失目标框 0

yolov7 我的回复：#1HelloAI回复您的问题我们已收到，我们先自己尝试复现下，也请您提供下您使用的软件版本，谢谢！您好，这是我在220上使用的代码，yolov7-offline.zip，借用的是yolov5s的框架，调用的是您那边提供的代码（https://gitee.com/smyai/yolov7）生成的220离线模型，谢谢！ 0

在270平台下fastdet网络融合阶段报错 我的回复：#18hellokitty回复“220上325x523输入hardtime的是61.50ms”尽管输入尺寸小于yolov5，但两个模型结构不同，算子融合后的推理性能是存在差异的；展开您好，我用官方提供的yolov7代码生成的220离线模型，在220上运行没有框输出，请问这是什么原因导致的呀？ 0

在270平台下fastdet网络融合阶段报错 我的回复：#15hellokitty回复请明确下您的问题：1）“220上输出的input_shape batch是4"，是指什么？生成的220离线模型的输入batch？生成离线模型的输入batch是在调用生成离线接口后，由trace_model推理时给定的输入batch_size决定的，是可以根据需要变更的；2）“fastdet推理时间久”是同谁比较？不同的模型结构不同，推理性能是存在差异的展开你好，（1）我使用的你们提供的fastdet代码生成离线模型在220上运行，融合阶段batch设置的是1，但是在220运行是input_shape的batch是4，如下图（2）220上325x523输入hardtime的是61.50ms，我对比的网络是yolov5s，640x640图片，hardtime是66.41ms，为什么fastdet参数量和计算量小很多，但是hardtime只降低了一点谢谢！ 0

在270平台下fastdet网络融合阶段报错 我的回复：#13hellokitty回复请您联系下提供给您该环境的供应商，获取该环境版本升级相关的支持您好，在220上移植出现了一下问题（1）fastdet在220上运行时输出的input_shape的batch的值是4，不是1。（2）fastdet的hardtime是61.65ms，而yolov5是66.41ms，为什么fastdet的推理时间这么久，是因为有模块没有加速吗？ 0

在270平台下fastdet网络融合阶段报错 我的回复：#11hellokitty回复您之前使用的容器就是pytorch-docker，但版本太旧了请在https://developer.cambricon.com/，下载200系列中的cambricon-pytorch docker镜像如下图所示[图片][图片]展开您好，我说开发容器的是贵公司提供的这个，这个容器不提供代码运行环境吗 0

上一页 1 2 3 下一页