编译完成后, 将上文得到的ppyolov2_r50vd_365e.param、ppyolov2_r50vd_365e.bin、...这些文件复制到ncnn_ppyolov2的build/examples/目录下,最后在ncnn_ppyolov2根目录下运行以下命令进行ppyolov2的预测: cd build/examples./test2_06_ppyolo_ncnn ../../my_tests/000000013659.jpg ppyolo_r18vd.param...
PPYOLOv2输出解码比YOLOv3复杂一些,它使用了iou_aware和Grid Sensitive。在YOLOv3中,输出3个特征图,表示3种感受野(大中小)的预测结果,每个特征图的每个格子输出3个bbox,对应3个聚类出来的anchor进行解码。当数据集类别数是80时候,YOLOv3每个特征图通道数是3 * (4+1+80),3表示每个格子输出3个bbox,4表示未解码...
代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 python tools/demo.py image-f exps/ppyolo/ppyolov2_r50vd_365e.py-c ppyolov2_r50vd_365e.pth--path assets/000000013659.jpg--conf0.15--tsize640--save_result--device gpu 左边则是ncnn相同的模型ppyolov2_r50vd_365e的结果,ncnn的运算结果与...
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左边则是ncnn相同的模型ppyolov2_r50vd_365e的结果,ncnn的运算结果与pytorch有细微差别,影响不大。 pytorch直接转ncnn 读了一部分ncnn的源码,确保对 *.bin 和 *.param 文件充分了解之后,封装了1个工具ncnn_utils,源码位于miemiedetection的mmdet/models/ncnn_utils.py,它支持写一次前向传播就能导出ncnn使用的 ...
左边则是ncnn相同的模型ppyolov2_r50vd_365e的结果,ncnn的运算结果与pytorch有细微差别,影响不大。 pytorch直接转ncnn 读了一部分ncnn的源码,确保对 *.bin 和 *.param 文件充分了解之后,封装了1个工具ncnn_utils,源码位于miemiedetection的mmdet/models/ncnn_utils.py,它支持写一次前向传播就能导出ncnn使用的 ...
这是ncnn第一个支持可变形卷积和MatrixNMS的模型,PPYOLO和PPYOLOv2的导出部署非常困难,因为它们使用了可变形卷积、MatrixNMS等对部署不太友好的算子。但现在咩酱在ncnn中实现了可变形卷积DCNv2、CoordConcat、PPYOLODecodeMatrixNMS等自定义层,使得使用ncnn部署PPYOLO和PPYOLOv2成为了可能!其中的可变形卷积层也已经被...
左边则是ncnn相同的模型ppyolov2_r50vd_365e的结果,ncnn的运算结果与pytorch有细微差别,影响不大。 pytorch直接转ncnn 读了一部分ncnn的源码,确保对 *.bin 和 *.param 文件充分了解之后,封装了1个工具ncnn_utils,源码位于miemiedetection的mmdet/models/ncnn_utils.py,它支持写一次前向传播就能导出ncnn使用的 ...
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