Closed zhongwenkun886 closed 2 years ago
你好,我重新训练人脸检测算法 scrfd, 然后转换到onnx模型,用官方的训练工程里的测试代码是能正常加载onnx模型并能正确输出结果的,然后我转换到TNN模型,用以下命令参数,我用转换后的模型替换本项目这里的人脸检测scrfd TNN模型(本项目的scrfd TNN模型能正常跑通输出正确结果),但在文件tnn_handler.cpp的代码 instance = net->CreateInst(network_config, status);里返回空。我用 Netron 看了下我转换的模型和这里的模型,发现有些不一样,如下图(左边是本项目的scrfd TNN模型,右边是我转换的)。
docker run --volume=$(pwd):/workspace -it tnn-convert:latest python3 ./converter.py onnx2tnn \ /workspace/scrfd_500m_bnkps_shape640x640.onnx \ -optimize \ -v v3.0 \ -in "input.1:1,640,480,3"
可能是输入shape不一样
你好,我重新训练人脸检测算法 scrfd, 然后转换到onnx模型,用官方的训练工程里的测试代码是能正常加载onnx模型并能正确输出结果的,然后我转换到TNN模型,用以下命令参数,我用转换后的模型替换本项目这里的人脸检测scrfd TNN模型(本项目的scrfd TNN模型能正常跑通输出正确结果),但在文件tnn_handler.cpp的代码 instance = net->CreateInst(network_config, status);里返回空。我用 Netron 看了下我转换的模型和这里的模型,发现有些不一样,如下图(左边是本项目的scrfd TNN模型,右边是我转换的)。
docker run --volume=$(pwd):/workspace -it tnn-convert:latest python3 ./converter.py onnx2tnn \ /workspace/scrfd_500m_bnkps_shape640x640.onnx \ -optimize \ -v v3.0 \ -in "input.1:1,640,480,3"