search

eric612 / MobileNet-YOLO

A caffe implementation of MobileNet-YOLO detection network
Other
865 stars 442 forks source link

mobilenetv2_yolov3 caffe2ncnn转出的模型不能运行 #272

Open vicwer opened 4 years ago

vicwer commented 4 years ago

hello，大佬，我用github.com/eric612/MobileNet-YOLO/blob/master/models/mobilenetv2_voc/yolo_lite/yolov3_m2.prototxt的caffe模型，通过caffe2ncnn做转换，转换生成了param和bin，load_model的时候报错: layer load_model 3 failed。

请问您在转化这个caffemodel的时候，做了一些什么预处理吗，我需要做什么改动才能转换成功呢？请指教，多谢～

eric612 commented 4 years ago

你看看是不是這個問題 input layer layer { name: "data" type: "Input" top: "data" input_param { shape: { dim: 1 dim: 3 dim: 227 dim: 227 } } } https://github.com/Tencent/ncnn/blob/8d984f105b1b8f816654ffa7719e96fbd5885971/docs/how-to-use-and-FAQ/use-ncnn-with-alexnet.md

vicwer commented 4 years ago

input layer是这样的，我看我的param文件，是ConvolutionDepthWise层后面没有参数。 我把您原始prototxt文件中的DepthWiseConv改成了ConvolutionDepthWise，不改的话无法转换，这样改有没有什么错误？

eric612 commented 4 years ago

其實改成一般的convolution即可，當group = channel 時，Convolution , DepthWiseConv 與 ConvolutionDepthWise 這三種輸出的結果基本沒有差別或差異小到可以忽視，只差在Caffe traing 和 inference的速度。

vicwer commented 4 years ago

好的，多谢，我看了一下caffe2ncnn.cpp，应该是ConvolutionDepthwise，而不是ConvolutionDepthWise...大小写改完就转换正常啦

感谢您的工作！