WangDong
我这边测试过mobilenetv2，必须要固定opset=9，这样应该可以避免onnx中有clip操作。再者就是Caffe支持layer中没有与clip相对应的操作，所以caffe无法支持clip操作，如果你要支持clip操作，可以自行在caffe中添加对clip操作的支持。
我这边测试的是 https://github.com/xxradon/ONNXToCaffe/blob/master/model_generator/MobileNetV2.py 这个源码，没有clip操作，还有就是你可以试试https://github.com/daquexian/onnx-simplifier 简化图结构，看能不能将clip操作简化掉。
推荐升级protobuf
onnx 的opset版本是9吗？或者你把模型给我，我给你看看。
@RichardSong-dev upsample的bug修复了，源码已更新，你试试看，然后你的模型里面的reshape操作维度大于4维了，这个caffe不支持，所以你导出onnx时，需要把这部分去掉才行。 还有就是你的caffe版本需要添加https://github.com/jnulzl/caffe_plus 这个项目中Upsample实现才能支持nearest模式的操作
@RichardSong-dev 像你这种定制的caffe解析，需要自己手动修改源码，自己调试。
@RichardSong-dev 你可以看看这个https://www.zhihu.com/question/63890195?sort=created 还有onnx关于upsample的功能描述，https://github.com/onnx/onnx/blob/master/docs/Changelog.md#Upsample-9 ，cos sim 大概在0.98-0.99左右说明值已经比较相似了，但是两者的实现差距，这个你得看源码去理解其中的运算差异。
@hosang I am also trying to implement this work in caffe, and not familiar with temsorflow,can you provide the additional layers ? Please send me via email ([email protected]) if you...
I'm so sorry,I do not have enough GPUs to train IGCV3 on ImageNet.If you have resources,you can train it and let me know the result.
No,I have trained the IGCV3 on cifar 10 and cifar 100,the result is listed on README.md