下午跑模型pt跑起来好好的 转换engine再跑就这样了 有没有知道的 感谢
正常使用pt模型没问题 转换engine模型后坐标不对了
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关注可能是精度问题？不同engine对一些算法有优化，可能会有不同。你试试调整一下engine精度，调高一点，比如到16和32位
其他就是检查检查模型转化过程中的输入格式、转换步骤、兼容问题。这些一般应该都检查了，不然结果更离谱
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- 2022-05-05 21:26回答 1 已采纳 torch.jit.save — PyTorch 1.11.0 documentation
- 2022-03-27 17:38回答 2 已采纳 请更新最新版本的代码，预训练模型适用最新版本的就不会出现这个问题了，导致这个问题的话就是你用的模型是旧版本yolov5-5.0版本直接拷贝过来的吧，没有下载最新的
- 2021-09-17 16:39回答 1 已采纳 你量一下采样电压正不正确，改变温度电压会不会变，是不是满格了
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- 2022-07-26 14:00回答 1 已采纳 已解决，使用pt-archiver --skip-foreign-key-checks
- 2023-04-02 10:22回答 3 已采纳 该回答通过自己思路及引用到各个渠道搜索综合及思考,得到内容具体如下： 训练出来的不同模型的best.pt文件大小差异很大可能有以下几个原因： 1、模型结构的不同。YOLOv5支持多个不同大小的模型，
- 2022-12-30 09:17回答 1 已采纳 找到你pt转onnx文件的代码。找到parser.add_argument('--opset', type=int, default=12, help='ONNX: opset version')这条
- 2021-01-28 15:52CurtainXT的博客 文章目录 前言 创建窗口前的VS设置 Windows窗口简介 创建Windows窗口 Windows程序入口函数 注册窗体 实例化并显示窗体 窗口消息处理 事件驱动编程简介 窗口的消息处理流程 消息循环代码 自定义消息处理机制（实例...
- 2022-08-20 16:23回答 3 已采纳 .pt是pytorch的权重文件，要用torch.load()加载到网络里面去才行，加载之后就可以print查看网络节点相关的详细信息。直接打开是乱码
- 2023-01-08 12:02回答 2 已采纳 在使用 YOLOv5 训练好的模型进行测试时，可以使用以下步骤： 加载训练好的模型。您可以使用 torch.load 函数加载模型文件 best.pt。例如： import torch model
- 2021-06-01 17:16回答 2 已采纳 因为你在run里的训练代码没有封装城函数，直接全局执行，import run.py 就开始xun lian le
- 2014-08-28 15:28我是流氓我怕谁啊的博客 2 MFC编程特点............................................................................................................................................. 3 3使用Wizard................................
- 2023-04-13 13:17回答 6 已采纳 你说有问题的这句换成下面的看下 OImg = cv2.imdecode(img_array,flags=cv2.IMREAD_COLOR) OImg =cv2.cvtColor(OImg,cv2.CO
- 2015-12-16 11:22小飞侠-2的博客 R语言笔记:数据分析与绘图的编程环境 版本1.7 R Development Core Team June 10, 2006 Contents 1 绪论与基础 1 1.1 R语言环境 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.2 相关的...
- 2019-05-18 12:36u010019717的博客 使用新的Unity更新可能无法再使用它。 当前的解决方案由https://github.com/OndrejPetrzilka完成，并使用Unity的新UIElements代码和反射来连接工具栏的OnGUI回调。 4、 Unity WebGL透明...
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