EricHuiK

My model isn't compressed too （keras-retinaNet）

ocr 现在支持opencl了么

没怎么关注了paddle_lite了，我后面用mnn了 该邮件从移动设备发送   ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "PaddlePaddle/Paddle-Lite" ***@***.***>; 发送时间: 2022年8月30日(星期二) 上午9:08 ***@***.***>; ***@***.******@***.***>; 主题: Re: [PaddlePaddle/Paddle-Lite] 关于opencl在paddleOCR模型中使用 (Issue #8873) ocr 现在支持opencl了么，大佬测试成功了吗？ — Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe....

不需要了目前已经转换好了，谢谢

可以通过.pth-->.weights--->.h5-->.pb---->.tflite思路

.pth--->.weights--->.h5--->tflite 1、.pt模型转换为.weights python yolov3-channel-and-layer-pruning-master/convert2tflite.py 2、.weights模型文件转换为.h5文件 python keras-yolo3-master/convert.py /example_prune/weights/test_pytorch2tflite/yolov3-spp-hand.cfg \ xxx/xx/test_pytorch2tflite/latest.weights \ xxx/xxx/latest.h5 #以下代码参考keras_to_tensorflow项目代码 3、.h5文件获取输出输入节点名称 python ./h5_pb2.py 4、.h5文件转换为.pb文件 #py36_tensorrt_tf10 python ./keras_to_tensorflow_yolov3.py 5、.pb文件量化与优化 模型转换: bazel-bin/tensorflow/tools/graph_transforms/transform_graph \ --in_graph=latest_yolov3.pb \ --out_graph=latest_yolov3_trainsform.pb \ --inputs='input_1:0' \...

对，我也尝试了一些方法，但是均衡了速度和效果[我这边实际场景对性能更加苛刻一些]，所以使用了两阶段的方法，先检测位置，后分割 ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "s9xie/hed" ***@***.***>; 发送时间: 2021年12月7日(星期二) 晚上6:40 ***@***.***>; ***@***.******@***.***>; 主题: Re: [s9xie/hed] 为什么，预测出来的边框比较宽？ (#91) LPCB和DSCN减轻了这个问题，但是没有开源。原因包括损失函数和上采样时分辨率的丢失，我现在正在解决这个问题 — You are receiving this because you authored the thread. Reply to this email directly, view...

why mine output is a number pnly: logits_per_image: tensor([[35.]], device='cuda:0', dtype=torch.bfloat16, grad_fn=) logits_per_text: tensor([[35.]], device='cuda:0', dtype=torch.bfloat16, grad_fn=) tensor([[1.]], device='cuda:0', dtype=torch.bfloat16, grad_fn=)

模型不对13B的解密也是各种问题

乱码