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zli20 / RtmDet_Snpe

RTMDET在snpe部署
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onnx模型输出层是动态层，怎么去掉后处理部分 #1

Open Jay-Vim-Lv opened 2 months ago

Jay-Vim-Lv commented 2 months ago

您好，我也在尝试将mmdetection的rtmdet-ins_s模型转成snpe的dlc进行部署实验，但是官方的文档并没有直接转换的示例。 看到您也做过这个工作，想请教您mmdeploy只是将输入固定为静态层，输出还是动态层，怎么处理为静态图。 另外我也在尝试学习您的方法进行hardsigmoid自定义算子的实现。

Jay-Vim-Lv commented 2 months ago

另外还遇到一个问题，我使用的是snpe 2.11，mmdeploy默认的opset版本是11，但是snpe转的时候提示支持到9，但是我还成opset9，mmdeploy就无法成功转出onnx模型了，请问您是怎么解决这个问题的呢？

zli20 commented 1 month ago

snpe在进行模型转化时可以使用 --out_name指定转化到的层数，对于不支持的后处理部分，不进行转化，例如： snpe-onnx-to-dlc -i rtmpose_t_256_192_smi.onnx -o rtmpose_t_256_192_210.dlc --udo /home/zli/snpe/snpe-2.10.0.4541/udo/config/Hardsigmoid.json --out_name onnx::Transpose_428

zli20 commented 1 month ago

另外我在使用的时候，使用2.10版本snpe导出模型后，尽管后处理部分虽然动态层，也只是报出一个警告信息，实际参数是固定的，使用snpe推理也是可以得到结果的。

zli20 commented 1 month ago

另外还遇到一个问题，我使用的是snpe 2.11，mmdeploy默认的opset版本是11，但是snpe转的时候提示支持到9，但是我还成opset9，mmdeploy就无法成功转出onnx模型了，请问您是怎么解决这个问题的呢？ 这个问题我目前没有遇到，onnx我都是直接从https://platform.openmmlab.com/deploee/onnx-list?search=rtmpose&tag=&page=1 下载的，优先下载标记为static的模型，一般都是可以导出成功的。