zhjw0927
zhjw0927
following the tutorial in readme.md, `python setup.py develop` But there is no mmcv in the conda list. What is the corresponding mmcv version required? Can I install it from [](https://github.com/open-mmlab/mmcv)?...
assuming dataset storied in ./data What do these data sets consist of? Training set, test set? Can you explain the directory structure? Thank you!
大佬好： 我修改yolov5模型结构为多标签检测结构，其中不同标签独立head，量化后的累积SNR和逐层SNR是相对较小的，如下图： 累积SNR： Conv_258: | ████████████████████ | 5.794% Conv_261: | ███████████████████ | 5.533% Conv_255: | █████████████████ | 5.011% Conv_252: | █████████████████ | 4.985% Conv_249: | ████████████ | 3.570% Conv_235: |...
大佬： 我使用PPQ量化模型时，根据逐层误差的提示将误差较大的层调度至非量化平台上，生成了动态范围文件。 在构建Engine时，使用setDynamicRange API去加载动态范围，和使用layer->setPrecision(nvinfer1::DataType::kHALF) 将调度至非量化平台上的算子设置成FP16精度。 结果显示 Internal Error (Assertion nbPTQScales == nbChannels failed.)。 下图中左侧三个Conv被调度至了非量化平台上（PPQ阶段），和使用TensorRT API设置为FP16精度（Engine阶段）。我尝试理解上述报错的原因，第一可能是因为左侧三个Conv为FP16精度，所以其输入和输出都为FP16精度，最右侧Conv为INT8精度，其输入和输出都为INT8精度，四个Conv的输出存在两种类型，所以在Concat算子内发生错误；第二可能是因为四个Conv在进行横向融合时，因为精度不同所以发生了错误，但这种情况下，TensorRT在融图时，不会先考虑参与融合的算子的精度吗？图融合 和 INT8量化在构建Engine时是哪一个先被执行呀？ 麻烦大佬帮忙指导下。  下图中的Conv算子在PPQ阶段被调度至了非量化平台上，在生成Engine时被API显式设置FP16 层精度。Sigmoid和Mul算子是量化状态。在构建Engine时，Conv的输入和输出都是FP16精度，该输出在输入到Sigmoid和Mul算子前会被转化成INT8精度，执行INT8计算。 麻烦大佬帮忙指导下，我的理解有没有错误。  感谢。
Mmdetection has been successfully installed in my environment. But, an error occurred while running ./compile.sh. I know the problem of the environment is more metaphysical. Do you have any Suggestions?...