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rknn模型转换(rknn模型转换后输出有问题)



针对yolov5网络输出的结果,对数据做后处理以输出目标检测结果

engine网络后处理

包含:

(1)传入一张图片转为需要的格式

(2)调用engine进行推理了

(3)对输出的后处理

(4)输出结果绘图

需要注意的是:
1 pytorch的pt文件转.onnx文件的时候涉及batchsize值,onnx2engine的时候也需要设置batchsize值,infer推理的时候也有batchsize参数。上述三处的batchsize的值需要一致,否则会出现【Cuda failure: 700 已放弃 (核心已转储)】的错误提示。
2 代码仅演示了一张固定图片的推理操作

代码:

1 CMakeLists.txt
2 postprocess.cpp

若有描述或理解错误,请指正,非常感谢!

相关代码链接:链接:https://pan.baidu.com/s/1IUPyVb15PpWpnJ4lrLVFNQ

到此这篇rknn模型转换(rknn模型转换后输出有问题)的文章就介绍到这了,更多相关内容请继续浏览下面的相关 推荐文章,希望大家都能在编程的领域有一番成就!

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