Toybrick

在进行caffe及darknet神经网络模型转换时遇到了一些错误

cfan

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发表于 2021-1-19 08:42:46    查看: 6814|回复: 0 | [复制链接]    打印 | 显示全部楼层
您好,我在只测试网络推理速度时,遇到了网络模型加载或者转换的问题。
1.caffe框架下的SSD,直接转换会在build阶段报错Unsuport input tensor type "None" of layer "attach_detection_out_101_102"。与官方自带vgg-ssd的prototxt比较,其多最后了一层"detection_out"。删除后可正常推理。
请问下转换rknn时有没有类似的应该去掉哪些层的指导文档?


2.caffe的Mobilenet-yolov3加载模型时出错,E google.protobuf.text_format.ParseError: 957:3 : Message type "caffe.LayerParameter" has no field named "yolov3_detection_output_param".
3.caffe的ICNet加载模型时出错,E google.protobuf.text_format.ParseError: 22:3 : Message type "caffe.LayerParameter" has no field named "interp_param".
4.10.caffe的PSPNett加载模型时出错,E google.protobuf.text_format.ParseError: 51:5 : Message type "caffe.BNParameter" has no field named "slope_filler".
请问下2,3,4是否是因为rknn的caffe不支持这些层?有可提供的相关修改建议吗?


5.darknet框架下的resnet18, 报错:Do not support the shortcut inputs: [0, 32, 32, 128] [0, 64, 64, 64]
darknet会自动对输入是不同维度的shortcut层进行处理,请问rknn是否是需要相同维度的输入?


6.darknet下的vgg16,加载.cfg文件时出错E ValueError: cannot reshape array of size 123638760 into shape (512,8,8)
有警告:W Still not implement connected shape engine
alexnet也有类似的问题。
请问下是为什么,有没有什么方法可以解决?多谢。

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