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I wan to know why output_tensors=["Placeholder:0", "concat_9:0", "mul_9:0"], these three nodes are not at the end of the model. And what does ":0" mean? Please advise,thank you. ![image](https://user-images.githubusercontent.com/39334643/59752531-fee99400-92b4-11e9-810c-8be4e806e2b2.png)
**1. 使用环境(environment)** - centos,cuda10.2,cudnn 8.2.0,tensorrt7.2.1 **2. Github版本** - branch:master - commit(optional): **3. 详细描述bug 情况 (Describe the bug)** TNN版本的crnn可以正常运行,尝试将其量化 量化命令: /raid/TNN/platforms/linux/build ./quantization_cmd -p /raid/tnn_ocr/model/CRNN_bilstm.tnnproto -m /raid/tnn_ocr/model/CRNN_bilstm.tnnmodel -i /raid/tnn_ocr/crnn_img -b 0,0,0 -s...
我尝试用tensorrt对yolov3进行加速,利用tensorflow自带的api将yolov3_coco.pb转为为yolov3_trt.pb,但是出现一个问题,程序无法识别模型的尺寸,会出现[?,?,?,3,2]这种情况。 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/39334643/61201157-39a8e580-a716-11e9-9fd0-9f4cbbbe863c.png) 然后我查了一下网络结构(最下图是能转化的模型),发现缺少一些尺寸信息,请问要如何获取这些type信息呢?感谢大佬了 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/39334643/61202382-f2245880-a719-11e9-837e-b4b6960f4ab7.png) ![image](https://user-images.githubusercontent.com/39334643/61202393-fc465700-a719-11e9-8501-4c9613d0a105.png)
我之前用master分支,用pb格式,测试速度大概为0.15s一张图,使用banjin分支,ckpt文件速度大概是1.2s一张图,转为pb格式后,速度降到1.5s左右了。 同时我想用tensorrt进行加速,发现新版和旧版都无法进行加速。 有大佬知道是什么原因吗?谢谢了。 环境是:tensorflow1.13.1,tensorrt5.1.5,cuda10.0,2080ti ![image](https://user-images.githubusercontent.com/39334643/63332373-118e5100-c36a-11e9-9b69-b0e8f991465c.png)
作者你好,我需要将模型转为pb格式,但是转化过程中需要设置output node names,然而我的电脑没办法对模型进行可视化,阅读代码也没找到哪里有设置输出节点,所以想请问一下模型最后输出节点的名称是什么?谢谢了
GPU为1080x2,batchsize=10,num_work=0,用大概三万张图像的数据集来训练,速度感人,根据上面显示的时间,训练400轮需要166天左右。请问这属于正常情况吗?或者有什么方法可以提速。 ![}KXH97~_GBWT1 GY8~L_CDK_WPS图片](https://user-images.githubusercontent.com/39334643/56711419-4d6b2e00-675d-11e9-8338-183d9bb9d5cb.png)
作者您好,感谢开源这个代码,我拿来做实验室项目,发现比我之前的模型效果好多了。但是仍然遇到一些问题,我能获得的数据集不多(有些场景甚至只有一张图),实际场景变化又比较大,导致检测结果会漏掉一些重要的物体,请问一下如何能提高训练效果呢?希望能得到指点。
excuse me,I want to input 4 pictures at the same time, instead of testing only one at a time. How do I do this? Thank you
Excuse me, where can I find nvds_yml_parser.h? The environment I use is nvcr.io/nvidia/deepstream: 6.0.1-devel ![image](https://user-images.githubusercontent.com/39334643/187694007-00d130ec-d89c-4849-a437-64d0c3e1c581.png)
是否存在一种方案,可以将uiautomator2编写好的脚本打包成apk或者jar,在手机端执行,而不需要PC端全程参与。亦或者在手机端直接运行uiautomator2。