求助！多线程mobilenet ssd的C代码推断出错

多提供点信息。
1.转换模型这一步是在PC还是在Toybrick板子上执行的，rknn-toolkit的版本是多少
2.Toybrick板子固件是否是最新的，rknn-api和driver驱动是哪个版本？（这个在程序运行时会有打印信息）
3.推理出现内存报错，可以多加点调试信息，具体是哪一步执行之后出现内存报错。
4.出错的原因应该就局限在ssd_demo_person.cpp之中，因为我以前common也测试过其他不同的模型，也没有出现过内存的错误。但是不排除ssd_demo_person.cpp设置错误，导致common中出现报错。具体需要添加调试信息跟一下流程才知道。

Devin 发表于 2020-2-26 18:23
1. 模型转换是在PC的Ubuntu虚拟机上做的，rknn-toolkit的版本是1.2.0;
2. rknn-api的版本为1.2.0，driver驱 ...

关于第三点，你说的rknn_test::load_model中new的变量没有释放，你是指output_size吗？如果是，在load_model当中是不能释放的，因为output_size是类的指针，用来存储输出模型的size信息，在类的其他接口中也有用到，output_size被释放，必定会导致段错误！！！
我的output_size释放，已经在rknn_test的析构函数中做了，无需改动。

另外，可以在load_model加下打印，看下从模型读取到的size和你预期的size是否一致。

Devin 发表于 2020-2-27 17:19
谢谢版主。前面已经有释放了，那里确实不用。您指的是load_model里的output_size[0]和output_size[1]的大 ...

1.确定caffemodel实际的输出形状，你可以用https://lutzroeder.github.io/netron/加载caffe模型，查看你的输出节点的实际形状。
2.确定转换模型的时候，选择的输出节点，是否就是你想要的节点，是否和caffe模型中的节点一致。
3.你的附件中，ssd.py使用python进行推理，获取到的inference输出数据的大小是否和模型节点一致。
4.如果有使用caffe模型推理的源码，你也可以参考一下原始代码对输出数据的数据，进行对比。