rknn.inference 推論輸出解析

Hi All

我這邊有將yolov5的模型轉成onnx後再轉成rknn
但我這邊再轉成rknn後推論出來的結果與yolov5的detect出來的結果不一樣
有人可以解釋rknn.inference出來的輸出該怎麼解析嗎?

謝謝大家

假设有输入数据X，他的两种排列形式Xnchw和Xnhwc，以及模型前处理输入的均值和方差 means, stds
那么得出转换前onnx推理结果：

sess = onnxruntime.InferenceSession('model.onnx')
X = (Xnchw - means) / stds
Yonnx = sess.run(X)

和转换后rknn推理结果：

Yrknn = rknn.inference(Xnhwc)

那么：

Yonnx 就应该约等于（或者同样浮点精度下完全等于） Yrknn

计算两个结果的余弦距离就可以知道转换后的精度损失。

具体请参看rknntoolkit文档，有详细描述。