使用snpe-tensorflow-to-dlc转换mobilenetssd失败

one菜鸟inCV 2018-02-23 02:26:58
我使用snpe1.12.0版本将mobilenetssd的pb模型转换成dlc文件，其中snpe-tensorflow-to-dlc中的--input_dim不知道该如何填写。

采用教程中的 --input_dim Mul 299,299,3，提示错误“Node not found in graph”.node name :"Mul".
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weixin_38498942 2020-04-08
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模型转换这块snpe提供的有Python脚本，你可以在里面打log看是哪一步出错了。
one菜鸟inCV 2018-02-26
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采用snpe1.12.0可以顺利转换，inputdim为image_tensor，但是转换后dlc文件仅1KB，貌似未正确识别到网络结构。
Tensorflow Object API 提供的ssd-Mobilenet-v1和SNPE ssd-mobilenetv1关于tensorflow版本不兼容问题：
  这是一篇求助帖：   snpe Object API convert Tf1.6   train   Tf>1.9 Snpe: file:///home/sy/snpe-1.22.0.212/d...
高通SNPE - 基准测试概述（4）
MobilenetSSD基准测试 SNPE SDK支持Tensorflow版本和Caffe版本的MobilenetSSD模型。有关更多详细信息，请参见使用MobilenetSSD。 对Mobilenet SSD进行基准测试需要对基准JSON配置文件以及数据输入列表进行一些补充。 请遵循基准测试概述，以熟悉基准测试工具。 我们假定您在以下示例文件中创建： /tmp/mobilenetssd.dlc-转换后的神经网络模型文件 /tmp/mobilenetssd.json-基准配置文件 /tmp/imageli
骁龙神经处理引擎SDK参考指南（12）
已测试特定版本的 Tensorflow DeepLabv3 模型：deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug_2018_01_29.tar。测试了特定版本的Tensorflow MobilenetSSD模型：ssd_mobilenet_v2_quantized_300x300_coco_2019_01_03.tar.gz。将路径修改为下载的量化感知模型文件的正确目录位置。SNPE 转换后，您应该有一个可以在 SNPE 运行时加载和运行的 mobilenet_ssd.dlc。
骁龙神经处理引擎SDK参考指南（29）
概述SNPE SDK 中提供的基准测试由一组 Python 脚本组成，这些脚本在目标 Android/LinuxEmbedded 设备上运行网络并收集性能指标。它使用 SDK 包中的可执行文件和库在目标上运行 DLC 文件，使用一组网络输入以及指向该组输入的文件。基准测试脚本的输入是 JSON 格式的配置文件。SDK 附带一个配置文件，用于运行在 SNPE SDK 中创建的 AlexNet 模型。鼓励 SDK 用户创建自己的配置文件并使用基准脚本在目标上运行以收集时序和内存消耗测量结果。
模型转换密码-3：从 MobilenetSSD 到 DeepLabv3 的技术突破
请注意，输入维度在转换过程中嵌入到 DLC 模型中，但在某些情况下，可以在 SNPE 对象创建/构建时通过 Snpe_SNPEBuilder_SetInputDimensions() 进行覆盖。使用高通神经处理SDK 运行 DeepLabv3 将生成一个尺寸为 513x513x1 的输出分割图，其中每个元素都是一个整数，代表一个类别（例如 0=背景等）。在高通神经处理SDK 转换之后，您应该有一个可以在高通神经处理SDK 运行时加载和运行的 mobilenet_ssd.dlc。
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