MaxPool层输出不合理

[wenfenglin]

问题描述

在部署YOLOv5并校验一致性的时候发现有明显的精度损失。在关闭量化（或者使用INT16量化）的情况下逐层调试，发现是SPP的maxpool层开始出现明显的误差，而且只有当maxpool的kernel size大于7之后才有这个问题

猜测

应该是maxpool层的实现有些问题

复现方式

搭建一个只有maxpool层且kenel size为9或者13的模型进行推理，即可复现这个问题

临时解决方案

导出ONNX模型时将YOLOv5的SPP中kernel size为9和13的替换为级联的kernel size为5的maxpool，从而绕开这个问题。最后测试结果基本没有精度损失

软硬件版本信息

模型转换工具：RKNN Toolkit v1.7.1 硬件平台：RV1126 推理库打印的版本信息：

SDK api version: librknn_runtime version 1.6.0 (6523e7 build: 2021-01-15 15:56:31 base: 1126)
Driver version: 6.4.3.5.293908

希望以上信息可以帮助你们定位并解决问题。

[leogift]

是有问题，暂时用maxpool堆叠实现

[zen-xingle]

1.6.0驱动存在bug，需要更新到1.7.0以上。 建议用1.7.3版本的驱动