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关于yolox的onnx模型转换的疑问请教

lmw0320

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发表于 2022-10-11 14:36:18    查看: 3389|回复: 2 | [复制链接]    打印 | 显示全部楼层
本帖最后由 lmw0320 于 2022-10-11 14:58 编辑

看了官方给的yolov5s的onnx模型转换代码,其加载onnx文件的时候,需要指定下outputs层的位置。对yolov5s是['378', '439', '500']---这个是通过netron来查看定位的。

那对yolox的onnx文件,要具体定位在哪个数值呢??
求指点。。

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lmw0320

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 楼主| 发表于 2022-10-11 14:50:54 | 显示全部楼层
顺便想请教下:
rk的板卡是否有类似英伟达中nvidia-smi的命令,来直接查看板卡存储空间占用等之类的信息的? 有的话,具体命令是啥?
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lmw0320

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 楼主| 发表于 2022-10-11 17:26:48 | 显示全部楼层
本帖最后由 lmw0320 于 2022-10-11 17:44 编辑

我尝试转换出了rknn模型文件:
rknn.load_onnx(model=ONNX_MODEL)  #, outputs=['875'])  --这里outputs的点是查看onnx的输出确定的. 这里如果不设置outputs,其输出的预测值应该是最后一层的输出吧??对YOLOX来说,其实应该也是可以的??我看节点758与最后一层的输出,只是transpose操作了下。但是,我测试了outputs的设置与不设置,两种结果都是完全一样的(如设置了outputs,我在后处理前,额外做了一次transpose,这样实际和最后一层输出应该是一样的)。。
rknn.build(do_quantization=QUANTIZE_ON, dataset=DATASET)
rknn.export_rknn(RKNN_MODEL)
但是,不知道为什么我预测图片,发现预测出来的结果,与原始模型的预测结果还是有比较大的出入。RKNN预测出来的bbox数值比较小,导致除以ratio,放大到原始图片大小的时候,目标框的尺寸仍旧很小。。我不知道哪里出了问题。。
求指点。。

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