k210在使用mx-yolov3训练分类网络的时候出现Fatal: Layer Pad is not supported

2023-12-25 01:18

本文主要是介绍k210在使用mx-yolov3训练分类网络的时候出现Fatal: Layer Pad is not supported,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

mx-yolov3训练分类网络在进行转换的时候出现如下错误:
在这里插入图片描述

整了好久,以为是自己在训练的时候哪里弄错了,折腾了一天,最后在源码中的文档中找到了这个链接,这是一个垃圾分类的项目,用于部署到k210,最后在这篇文章中找到了这句话:

Eine Änderung an der Keras-Implementierung des MobileNet muss jedoch vorgenommen werden, weil diese in den Conv2D Layern padding=‘valid‘ verwendet, der nncase Compiler (derzeit) jedoch nur die Einstellung ‚same‘ ohne padding oder “valid” mit padding, also gleiche Layer Input- und Outputgrößen unterstützt (anschauliche Erläuterung von padding ‚same‘ und ‚valid‘:

意思就是:
但是,必须对MobileNet 的 Keras实现进行更改,因为它在 Conv2D 层中使用 padding = ‘valid’,而 nncase 编译器(当前)仅使用设置 ‘same’ 而不使用 padding 或“valid” with padding same支持层输入和输出大小

也就是在0.1.0版本的nncase不支持padding的方式,因此,使用nncase0.1.0版本就无法转换,最后报错pad格式错误,也就是上面的错误,因此,我使用0.2.0版本对其进行转换,发现就成功了,但是这里要注意,在使用0.2.0的nncase进行转换之后,我们必须更新固件,更新一个支持V4版本的固件才可以,但是当我将固件更新之后又出现了一个新的问题,那就是内存不足,总是在加载的时候会出现out memery的错误,这个问题我们需要使用到kpu.load_flash去从flash进行实时加图片,具体如何使用kpu.load_flash,大家可以参考maixpy的官方那个文档,里面有讲解。

但是要注意的是,在使用kpu.load_flash的时候,在v3版本我们不用去初始化其输出大小,但在v4版本的时候,我们需要使用kpu.set_outputs(task, 0, 1, 1, 1) #it is add for V4去初始化网络的输出,因为在v3版本中,他可以自动推断,而在v4版本中,则不能进行推断,具体可以参考这篇文章:链接

kpu.set_outputs:函数
函数原型:
本文在使用mx-yolov3进行训练,单独使用0.2.0nncase进行模型转换,最后加载模型到flash的0x300000地址处,上电开机boot代码为:

import sensor
import math
import machine
import lcd
import KPU as kpusensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.run(1)
sensor.skip_frames(10)
sensor.set_windowing((224,224))
sensor.set_vflip(0)
lcd.init(freq=15000000,color=0x0000)
#KPU = kpu.load('/sd/weights.kmodel')
KPU = kpu.load_flash(0x300000,0,0,60000000)
f=open("classes.txt","r")
labels_txt=f.read()
labels = labels_txt.split(",")
f.close()
kpu.set_outputs(KPU,0,1,1,2) # 需要根据自己模型最后一层的输出进行对应数据填充,否则会报错,成功返回True
while True:img = sensor.snapshot()plist = kpu.forward(KPU,img)[:]pmax = max(plist)max_index = plist.index(pmax)pgoods = labels[max_index]print("No.{} is {}".format(pgoods, pmax))lcd.display(img)lcd.draw_string(48,224,"NO: {} {}{}".format(pgoods, round(pmax,2)*100,"%"),lcd.WHITE,lcd.GREEN)

运行结果如下:
在这里插入图片描述
因为使用的是load_flash,而且采用的是v4版本(据说大量矩阵运行在cpu上执行),因此速度相当之慢。

因此,并不建议mx-yolo训练分类,因为在测试中,使用maixpy的官方版本在分类任务中要快上许多。

这篇关于k210在使用mx-yolov3训练分类网络的时候出现Fatal: Layer Pad is not supported的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/533793

相关文章

Java学习手册之Filter和Listener使用方法

《Java学习手册之Filter和Listener使用方法》:本文主要介绍Java学习手册之Filter和Listener使用方法的相关资料,Filter是一种拦截器,可以在请求到达Servl... 目录一、Filter(过滤器)1. Filter 的工作原理2. Filter 的配置与使用二、Listen

Pandas使用AdaBoost进行分类的实现

《Pandas使用AdaBoost进行分类的实现》Pandas和AdaBoost分类算法,可以高效地进行数据预处理和分类任务,本文主要介绍了Pandas使用AdaBoost进行分类的实现,具有一定的参... 目录什么是 AdaBoost?使用 AdaBoost 的步骤安装必要的库步骤一:数据准备步骤二:模型

使用Pandas进行均值填充的实现

《使用Pandas进行均值填充的实现》缺失数据(NaN值)是一个常见的问题,我们可以通过多种方法来处理缺失数据,其中一种常用的方法是均值填充,本文主要介绍了使用Pandas进行均值填充的实现,感兴趣的... 目录什么是均值填充?为什么选择均值填充?均值填充的步骤实际代码示例总结在数据分析和处理过程中,缺失数

如何使用 Python 读取 Excel 数据

《如何使用Python读取Excel数据》:本文主要介绍使用Python读取Excel数据的详细教程,通过pandas和openpyxl,你可以轻松读取Excel文件,并进行各种数据处理操... 目录使用 python 读取 Excel 数据的详细教程1. 安装必要的依赖2. 读取 Excel 文件3. 读

解决Maven项目idea找不到本地仓库jar包问题以及使用mvn install:install-file

《解决Maven项目idea找不到本地仓库jar包问题以及使用mvninstall:install-file》:本文主要介绍解决Maven项目idea找不到本地仓库jar包问题以及使用mvnin... 目录Maven项目idea找不到本地仓库jar包以及使用mvn install:install-file基

Python使用getopt处理命令行参数示例解析(最佳实践)

《Python使用getopt处理命令行参数示例解析(最佳实践)》getopt模块是Python标准库中一个简单但强大的命令行参数处理工具,它特别适合那些需要快速实现基本命令行参数解析的场景,或者需要... 目录为什么需要处理命令行参数?getopt模块基础实际应用示例与其他参数处理方式的比较常见问http

C 语言中enum枚举的定义和使用小结

《C语言中enum枚举的定义和使用小结》在C语言里,enum(枚举)是一种用户自定义的数据类型,它能够让你创建一组具名的整数常量,下面我会从定义、使用、特性等方面详细介绍enum,感兴趣的朋友一起看... 目录1、引言2、基本定义3、定义枚举变量4、自定义枚举常量的值5、枚举与switch语句结合使用6、枚

使用Python从PPT文档中提取图片和图片信息(如坐标、宽度和高度等)

《使用Python从PPT文档中提取图片和图片信息(如坐标、宽度和高度等)》PPT是一种高效的信息展示工具,广泛应用于教育、商务和设计等多个领域,PPT文档中常常包含丰富的图片内容,这些图片不仅提升了... 目录一、引言二、环境与工具三、python 提取PPT背景图片3.1 提取幻灯片背景图片3.2 提取

使用Python实现图像LBP特征提取的操作方法

《使用Python实现图像LBP特征提取的操作方法》LBP特征叫做局部二值模式,常用于纹理特征提取,并在纹理分类中具有较强的区分能力,本文给大家介绍了如何使用Python实现图像LBP特征提取的操作方... 目录一、LBP特征介绍二、LBP特征描述三、一些改进版本的LBP1.圆形LBP算子2.旋转不变的LB

Maven的使用和配置国内源的保姆级教程

《Maven的使用和配置国内源的保姆级教程》Maven是⼀个项目管理工具,基于POM(ProjectObjectModel,项目对象模型)的概念,Maven可以通过一小段描述信息来管理项目的构建,报告... 目录1. 什么是Maven?2.创建⼀个Maven项目3.Maven 核心功能4.使用Maven H