在3399pro上的linux用python来rknn.inference,循环多几次卡死

只看该作者 · 发表于 2019-2-2 22:29:06

troy 发表于 2019-2-1 12:01
把RKNN的转换代码也贴出来，interface循环推理是可以用的，我们有个rknn_camera.py就是实时显示的。从你 ...

我这个代码也是照着example里改的也是推理4次就卡死，请看下是什么问题...

import numpy as np



import re

import math

import random

import cv2

import time



from rknn.api import RKNN



INPUT_SIZE = 300



NUM_RESULTS = 1917

NUM_CLASSES = 91



Y_SCALE = 10.0

X_SCALE = 10.0

H_SCALE = 5.0

W_SCALE = 5.0





def expit(x):

    return 1. / (1. + math.exp(-x))





def load_box_priors():

    box_priors_ = []

    fp = open('./box_priors.txt', 'r')

    ls = fp.readlines()

    for s in ls:

        aList = re.findall('([-+]?\d+(\.\d*)?|\.\d+)([eE][-+]?\d+)?', s)

        for ss in aList:

            aNum = float((ss[0]+ss[2]))

            box_priors_.append(aNum)

    fp.close()



    box_priors = np.array(box_priors_)

    box_priors = box_priors.reshape(4, NUM_RESULTS)



    return box_priors





if __name__ == '__main__':



    # Create RKNN object

    rknn = RKNN()



    # Direct Load RKNN Model

    print('--> Loading model')

    rknn.load_rknn('./ssd_mobilenet_v1_coco.rknn')





    # init runtime environment

    print('--> Init runtime environment')

    ret = rknn.init_runtime(host='rk3399pro')

    if ret != 0:

        print('Init runtime environment failed')

        exit(ret)

    print('done')



    print('--> Running model')

    

    webcam = cv2.VideoCapture(0)



    while True:

        startTime = time.time()

        # Set inputs

        ret, orig_img = webcam.read()

        if ret == True:

            img = cv2.cvtColor(orig_img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

            img = cv2.resize(img, (INPUT_SIZE, INPUT_SIZE), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)

    

            # Inference

            outputs = rknn.inference(inputs=[img])

            print('done')

            

            predictions = outputs[1].reshape((1, NUM_RESULTS, 4))

            outputClasses = outputs[0].reshape((1, NUM_RESULTS, NUM_CLASSES))



            box_priors = load_box_priors()



            # Post Process

            for i in range(0, NUM_RESULTS):

                ycenter = predictions[0][i][0] / Y_SCALE * box_priors[2][i] + box_priors[0][i]

                xcenter = predictions[0][i][1] / X_SCALE * box_priors[3][i] + box_priors[1][i]

                h = math.exp(predictions[0][i][2] / H_SCALE) * box_priors[2][i]

                w = math.exp(predictions[0][i][3] / W_SCALE) * box_priors[3][i]



                ymin = ycenter - h / 2.

                xmin = xcenter - w / 2.

                ymax = ycenter + h / 2.

                xmax = xcenter + w / 2.



                predictions[0][i][0] = ymin

                predictions[0][i][1] = xmin

                predictions[0][i][2] = ymax

                predictions[0][i][3] = xmax



                topClassScore = -1000

                topClassScoreIndex = -1



                # Skip the first catch-all class.

                for j in range(1, NUM_CLASSES):

                    score = expit(outputClasses[0][i][j])



                    if score > topClassScore:

                        topClassScoreIndex = j

                        topClassScore = score

                    if topClassScore > 0.4:

                        detection = (

                            predictions[0][i][1] * INPUT_SIZE,

                            predictions[0][i][0] * INPUT_SIZE,

                            predictions[0][i][3] * INPUT_SIZE,

                            predictions[0][i][2] * INPUT_SIZE)

                        xmin = detection[0]

                        ymin = detection[1]

                        xmax = detection[2]

                        ymax = detection[3]

                        # print("%d @ (%d, %d) (%d, %d) score=%f" % (topClassScoreIndex, xmin, ymin, xmax, ymax, topClassScore))

                        cv2.rectangle(orig_img, (int(xmin), int(ymin)), (int(xmax), int(ymax)),

                                      (random.random()*255, random.random()*255, random.random()*255), 3)



            print(time.time() - startTime)

            cv2.imshow('ssd-mobilenet',orig_img)

         

        if cv2.waitKey(1) == ord('q'):

            webcam.release()

            rknn.release()

            break

复制代码

只看该作者 · 发表于 2019-2-9 19:05:30

楼主后来解决这个问题了吗

只看该作者 · 发表于 2019-2-12 14:47:52

karbon 发表于 2019-2-9 19:05
楼主后来解决这个问题了吗

还没解决

只看该作者 · 发表于 2019-2-13 15:56:03

可以更新rknn-toolkit的新版本试试，旧版本好像有这个bug

只看该作者 · 发表于 2019-2-14 07:47:51

yhc 发表于 2019-2-13 15:56
可以更新rknn-toolkit的新版本试试，旧版本好像有这个bug

I have the same problem and I'm running v0.9.7. Where can I find the latest version? Thanks.

只看该作者 · 发表于 2019-2-14 11:19:08

slim 发表于 2019-2-14 07:47
I have the same problem and I'm running v0.9.7. Where can I find the latest version? Thanks.

链接: https://pan.baidu.com/s/1ypkndmI7P62W8DWf0AW5ew 提取码: qhhy