apxlwl / mnn-yolov3 Goto Github PK

@wlguan 作者您好，我直接运行pb.py转换了仓库中的checkpoint：weights/yolo.ckpt-60-0.7911为pb模型，并转换为mnn模型。然后放到android-demo中替换掉原有的voc544.mnn，结果安卓端APP运行时出现Create Net Failed错误，原有android-demo中的voc544.mnn和voc320_quant.mnn在安卓端运行是没有问题的。
另外，我用v3文件夹中的代码训练了自己的检测模型，并将checkpoint也转化为mnn模型，替换掉android-demo中掉原有的voc544.mnn，也出现Create Net Failed错误。
所以想问下，能否麻烦您再测试下您readme中关于这套代码的使用流程啊，小白按照您的步骤遇到了严重的问题，卡了好几天了试了各种方式都没解决。谢谢您了 @wlguan

如题！

thank you for your yolov3 detection deploy example ,when i compile and run simulate on my android-studio , there are some warning,

Cannot build selected target ABI: x86, no suitable splits configured: armeabi-v7a;
ABIs [x86] set by 'android.injected.build.abi' gradle flag contained 'X86' not targeted by this project.

Can you give a detail information of your config in android studio ? something like NDK version the simulator config ,MNN version.

你好，我用其他其他代码训练出的模型，然后转化成mnn的模型，那么这个模型可以用这份代码进行推理吗

我尝试用MNN量化，会报以下错误，你有没有遇到这个问题
MNN/tools/quantization/calibration.cpp:189: Check failed: inputTensorStatistic != _featureInfo.end() ==> input tensor error!

我的配置文件这么来写 preprocessConfig.json，请问你是怎么写的，先谢了！
{
"format":"RGB",
"mean":[
0.0,
0.0,
0.0
],
"normal":[
0.00392156,
0.00392156,
0.00392156
],
"width":544,
"height":544,
"path":"/path/images",
"used_image_num":500,
"feature_quantize_method":"KL",
"weight_quantize_method":"MAX_ABS"
}

https://github.com/Stinky-Tofu/Stronger-yolo

现象：

程序执行在arm64-v8a设备上运行正常，在armeabi-v7a设备上运行时在

mSession = mNetInstance.createSession(config)

这一步会停留在mnnnetnative.cpp文件中的

auto session = ((MNN::Interpreter *)netPtr)->createSession(config);

部分，一段时间后程序自动退出。

debug的效果：

看了大哥的c++以及Python运行666
，由于没有使用过java，请问安卓端的运行的能够仔细说一下吗？谢谢

您好，请问下您有尝试YOLOV3基于MNN进行训练量化吗？
谢谢。