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按照Rockchip_Quick_Start_RKNN手册跑yolov5demo精度没有教程上的高

Irving

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发表于 2023-4-23 16:28:47    查看: 7024|回复: 10 | [复制链接]    打印 | 显示全部楼层
大家好,咨询一个问题,我在rk3588开发板上跑一个官方例子,其中算法精度没有官方给出的高,只有80%出头,请问可能是哪里出问题了呢?

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Irving

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 楼主| 发表于 2023-4-23 20:50:41 | 显示全部楼层
板卡端和pc端的精度是一致的的,排除板卡问题,主要是在PC端docker环境下onnx转rknn出现精度下降,demo里也是只有一张图片就达到99%的精度,而我只能实现80%左右精度。请问是怎么回事呢
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jefferyzhang

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发表于 2023-4-24 09:16:51 | 显示全部楼层
置信度  != 精度
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Irving

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 楼主| 发表于 2023-4-24 10:21:35 | 显示全部楼层

谢谢,请问这个置信度正常吗,比官方给的demo低17%左右
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Irving

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 楼主| 发表于 2023-4-24 10:31:51 | 显示全部楼层
Irving 发表于 2023-4-24 10:21
谢谢,请问这个置信度正常吗,比官方给的demo低17%左右

我把量化关闭也和这个效果差不多
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Irving

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 楼主| 发表于 2023-4-26 10:49:37 | 显示全部楼层

您好,能再回复一下我的疑问吗,谢谢。就是自己在docker环境下测试例程中图像,置信度远低于你们给的教程上面的。
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jefferyzhang

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发表于 2023-4-26 11:26:20 | 显示全部楼层
本帖最后由 jefferyzhang 于 2023-4-26 11:31 编辑

我不知道你要问什么...
仿真和实机运行结果是一致的话,说明rknn和芯片以及驱动是一致的,就没问题。
你要是觉得FP16精度下降,你自己可以把模型改成FP16测下是不是一样的。
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Irving

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 楼主| 发表于 2023-5-9 15:16:36 | 显示全部楼层
jefferyzhang 发表于 2023-4-26 11:26
我不知道你要问什么...
仿真和实机运行结果是一致的话,说明rknn和芯片以及驱动是一致的,就没问题。
你要 ...

使用rknn-toolkit2中文件中,onnx/yolov5/yolov5s.onnx进行模型转换,步骤和Rockchip_Quick_Start_RKNN_SDK_V1.4.0_CN.pdf中的一致,但是在模拟器中的结果置信度远低于Rockchip_Quick_Start_RKNN_SDK_V1.4.0_CN.pdf中例子里的


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jefferyzhang

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发表于 2023-5-9 16:26:18 | 显示全部楼层
Irving 发表于 2023-5-9 15:16
使用rknn-toolkit2中文件中,onnx/yolov5/yolov5s.onnx进行模型转换,步骤和Rockchip_Quick_Start_RKNN_S ...

跟高低什么关系,例子里模型训练跟你一样吗,权重都不一样有可比性么?

我从你的问题里只看到一个事实: 开关量化结果是一样的,也就是说量化和FP16精度并没有太大差别,并且你也说了仿真和板卡精度是一致的,说明NPU运行也没问题。

综上所述,模型在RK的NPU芯片上运行结果是正确的,那么你还有什么问题需要问芯片公司么?
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Irving

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 楼主| 发表于 2023-5-9 16:32:44 | 显示全部楼层
jefferyzhang 发表于 2023-5-9 16:26
跟高低什么关系,例子里模型训练跟你一样吗,权重都不一样有可比性么?

我从你的问题里只看到一个事实: ...

可能你理解错我意思了,我用的是例子给我的onnx,这个就是训练好的模型吧,例子给的量化数据集,和测试图片,测试代码也是rk例子给的,那得出的结果应该是一致的,但是不一致,我也不知道那里有问题。我全程没用自己的东西,全是rk官方的。
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