在用yolov5转出tflite模型后
再用nncase工具箱转kmodel的时候出现了
Fatal: inputs are not compatible to concat
yolo模型转kmodel
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- 2019-04-02 20:26回答 1 已采纳 frame 对象是个NONE fromarray 这个方法不支持none对象
- 2022-08-24 07:40回答 1 已采纳 你这是内存缺少崩了，先调小batch_size吧，然后onnx那块儿可以先不调用，先保存原始的模型，之后再加载模型进行压缩剪枝
- 2022-11-22 19:53回答 1 已采纳 第一张图只能证明你安装了nvidia驱动，但可能未安装cuda，如果已经安装cuda，就要安装torch的cuda版本，而不是cpu版本。安装cuda版的torch命令应该是 pip3 install
- 2022-07-10 22:06派提克up的博客 深度学习（1）：训练模型+转化为k210上跑的kmodel
- 2022-08-31 11:06回答 2 已采纳 可能是你的torchvision包版本不对，或者模块损坏你可以尝试重新安装torchvision包
- 2022-11-18 11:42回答 2 已采纳 看下你的训练best的result.png这张图片，里面有一些绘制精度和loss，pr曲线图。另外，从你的数据集里面拿几张图片出来测试看下训练集的图片能不能找到，要是训练集的都找不到，说明你的网络基本
- 2022-01-20 10:09回答 1 已采纳 看你需求，yolo是目标检测，mask rcnn是实例分割，目标检测和实例分割的区别可以看这张图 你要是只要知道有没有缺陷，缺陷大致位置的话直接上yolo，检测结果就是一个矩形框和一个类别。如果你要
- 2021-02-11 03:23weixin_40000457的博客 OpenVINO是Intel推出的一套基于Intel芯片平台的推理框架，主要包括Model optimizer和Inference Engine两部分组成，其中Model Optimizer是用于模型转换和优化的工具，即从主流的训练框架训练转成OpenVINO模型，而...
- 2023-01-12 20:38回答 1 已采纳 YOLO（You Only Look Once）目标检测算法在训练过程中需要cfg文件和weight文件。 cfg文件是配置文件，包含了网络结构的信息，如层数、每层神经元的数量等，在训练过程中用来指导
- 2021-07-15 15:19回答 2 已采纳 batch_size过大，显卡显存不够。3G内存差不多也就能跑8-10个batch左右，如果8个batcisize还不行的话，改小下图片大小试试，608*608过大，就改小点，一般是32的倍数就可以
- 2022-10-25 09:11回答 2 已采纳 显存沾满说明有调用，只不过瓶颈不在GPU，而是你的其他部分，也就是常说的木桶效应，比如你这个明显就是内存不足导致的。另外，很多人有个误解，说GPU使用率不高，是不是没调用，但是实际上这里显示的一般是平
- 2024-02-18 16:33知音数码图文的博客 方法二：cmd的终端中使用命令 python export.py。方法一：PyCharm软件中右键执行代码。3.要执行 export.py 文件。
- 2022-07-19 11:33回答 1 已采纳 对差不多是，但是你可以基于原来27种的数据的权重对网络进行微调，epochs也不用设置得那么多了，原来适配于27种的权重用于28种的分类性能肯定会下降的
- 2020-12-05 18:31weixin_39582656的博客 本文将介绍如何使用darknet框架下的yolo v3制作第一个属于自己的深度学习目标检测模型。Why YOLO?You only look once (YOLO)是顶尖的实时目标检测模型。下面是YOLO与其他模型的性能对比。可以看出YOLO 具有耗时较少...
- 2021-02-10 03:30【标题】"face.kmodel.rar" 是一个压缩包文件，主要包含了一系列模型文件，用于人脸识别技术。这个压缩包中的核心是 "face.kmodel" 文件，它是一个预训练的人脸识别模型，可能基于深度学习算法，如卷积神经网络（CNN...
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