mtcnn 测试性能 eval_perf 函数报错 performance information is empty

我在跑mtcnn demo的时候，这一句会报错：pnet_rknn_list[0].eval_perf(inputs=[img_matlab],is_print=True)

E Collect Performance Result Error!E Collect Performance Result Error!
E Performance information is empty, some mistakes may happened.

eval_perf 这个函数报错，没法给出评估结果。但不影响整个代码的正确运行，代码会继续运行下去给出结果。
我应该如何测试pnet, rnet, onet正向推理一次所需的理论时间分别是多少呢？
pnet_rknn_list[0] 是其中的一个pnet网络。
在调用 eval_perf() 之前已经执行过 init_runtime().
我也试过测试rnet和onet是同一的error.

相关函数如下：
def init_pnet():
    i=0
    list = []
    for i in range(7):
        rknn_name = "PNet_%d_%d_fix8.rknn" %(PNET_PYRAMID[0],PNET_PYRAMID[1]);
        pnet_rknn = RKNN() #verbose=True,verbose_file='./mobilenet_build.log'
        pnet_rknn.load_rknn(rknn_name)
        ret = pnet_rknn.init_runtime()
        if ret != 0:
            print('Init pnet runtime environment failed')
            exit(ret)
        i+=1
        list.append(pnet_rknn)
    return list


def main():
    imglistfile = "filelist.txt"
    minsize = 12
    threshold = [0.6, 0.7, 0.7]
    factor = 0.709
    pnet_rknn_list=init_pnet()
    rnet_rknn = RKNN()
    onet_rknn = RKNN()
    rnet_rknn.load_rknn('./RNet_fix8.rknn')
    onet_rknn.load_rknn('./ONet_fix8.rknn')
    ret = rnet_rknn.init_runtime()
    if ret != 0:
        print('Init rnet runtime environment failed')
        exit(ret)
    ret = onet_rknn.init_runtime()
    if ret != 0:
        print('Init onet runtime environment failed')
        exit(ret)

    f = open(imglistfile, 'r')
    for imgpath in f.readlines():
        imgpath = imgpath.split('\n')[0]
        print('------------------------------------------------------------')        
        print(imgpath)
        img = cv2.imread(imgpath)
        img_matlab = img.copy()
        img_matlab = cv2.cvtColor(img_matlab, cv2.COLOR_BGR2RGB)

        pnet_rknn_list[0].eval_perf(inputs=[img_matlab],is_print=True)       #报错的地方在这里！！！！！！！！

        # check rgb position
        #tic()
        print("1111111111 detect_face")
        boundingboxes, points = detect_face(img_matlab, minsize, pnet_rknn_list, rnet_rknn, onet_rknn, threshold, False, factor)
        print("2222222222 drawBoxes")
        img = drawBoxes(img, boundingboxes)
        print("3333333333 save_img")
        savePath = 'face_result/fix8_'+imgpath.split('/')[1]
        cv2.imwrite(savePath,img)
        #cv2.imshow('img', img)
        #ch = cv2.waitKey(10000) & 0xFF
    print("break now")
    f.close()


    for i in range(7):
        pnet_rknn_list.release()
    rnet_rknn.release()
    onet_rknn.release()

已上报问题，等待回复

mtcnn的rnet, onet，以及pnet的每一层都需要单独做网络模型转换，这时候使用eval_perf()函数测试性能，就能得到每一个网络的运行时间的评估信息了。

请问下最新版本的rknntoolkit 1.2.1 是否已经解决了你的问题呢？

jefferyzhang 发表于 2019-10-29 17:33
请问下最新版本的rknntoolkit 1.2.1 是否已经解决了你的问题呢？

更新到rknntoolkit 1.2以后，我在mtcnn的demo里面加上eval_perf 运行有出错中断，但我没仔细看信息，就把这些代码注释掉了，正常运行。因为我在rnet，onet, 以及pnet的每一层，单独做网络模型转换的时候，加上eval_perf函数 已经得到单个网络的运行时间信息了。（以上都是在pc端虚拟机里）