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开发环境:MLU270-SDK1.7.0-Pytorch框架
算法:yolov5s v6.0版本
使用YOLOv5-v6.0训练COCO数据集80类别,然后在进行量化,跑MLU融合模式没有问题,可以正常预测;
使用YOLOv5-v6.0训练自己数据集10类别,然后在进行量化,跑MLU融合模式出现问题,torch.ops.torch_mlu.yolov5_detection_output(output[0], output[1], output[2], self.anchors_list, self.nc, self.num_anchors, self.img_h, self.img_w, self.conf_thres, self.iou_thres, self.maxBoxNum),参数都是根据实际模型修改的,但是接口输出的内容不正常,conf_thres = 0.5时,接口输出内容为如下;
问题:torch.ops.torch_mlu.yolov5_detection_output()是不是仅接受80类别的模型,请问10分类的目标检测模型如何设置?非常感谢!
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