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ppliteseg模型在rk3588上部署问题

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### 问题确认 Search before asking - [X] 我已经搜索过问题，但是没有找到解答。I have searched the question and found no related answer. ### 请提出你的问题 Please ask your question 我用C++在rk3588上部署ppliteseg模型时，遇到resize报错的问题“E RKNN: [13:57:11.527] failed to submit!, op...

在自动压缩中，如何查看蒸馏时的模型本身损失？

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蒸馏过程中目前打印的信息“INFO: Total iter: 240, epoch: 0, batch: 240, loss: 2.9188854694366455 soft_label: 2.9188854694366455” 只有蒸馏损失，当alpha

目前能正确得到结果，但是终端一直输出E RKNN: output dtype is undefine! 尝试过设置 outputs[0].want_float = 1或者0; 都还是有这个输出。

分别用两种导出方式：1.rknn.config(mean_values=[[127.5, 127.5, 127.5]], std_values=[[127.5, 127.5, 127.5]],target_platform='rk3588')，将得到的rknn模型用在3588上能得到正确结果。但是用第二种方式 rknn.config(mean_values=[[127.5, 127.5, 127.5]], std_values=[[127.5, 127.5, 127.5]],target_platform='rk3588',op_target = {'p2o.AveragePool.1':'npu', 'p2o.AveragePool.3':'npu', 'p2o.AveragePool.5':'npu',}) 在同样的3588上得到的结果是全黑的。查看3588 op-list ，AveragePool是支持NPU的，请问是哪里有问题？

请问支持png格式转json吗？

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有一种需求是直接将别的地方得到的png标签进行微调修改，但是没有json文件，请问软件有办法处理吗？

请问不同类别之间的缝隙怎么处理

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用sam标注时，由于不同类别的物体识别时不能完全准确，标注完后，交界处会有一条缝隙，不想要这个缝隙的话，软件有地方设置吗？ 示例图片中的这个杯子周围就没有缝隙  但是这张示例图片中的人和桌子就有缝隙  我的数据里，几乎都有缝隙 

请问paddleseg里面的模型骨干网络是怎么预训练的？

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我在paddle中自己构建了一个模型，由于没有骨干网络的预训练参数，训练效果不是很理想，所以想预训练自己的骨干网络，预训练后，直接到paddleseg中加载该骨干网络参数。

我想用imagenet来预训练自己的骨干网络，用于paddleseg模型训练时加载预训练骨干网络参数，但是paddleclas中的训练结果是保留了整个网络结构，我只想要骨干网络部分。

如何预训练自己构建的backbone？

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### 问题确认 Search before asking - [x] 我已经搜索过问题，但是没有找到解答。I have searched the question and found no related answer. ### 请提出你的问题 Please ask your question 我自己组建了一个比官方的两个ppliteseg更大的模型，参数量有2000w，但是数据、参数等都不变的情况下，训练效果还没有小的好，怀疑是因为自己建的骨干网络没有预训练导致的，想问一下怎么预训练自己建的骨干网络？