【Atlas 200 DK使用FAQ】应用faster-R-cnn网络模型执行目标检测报no result file

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山人_mhc 发表于 2020/03/31 14:51:25 2020/03/31
【摘要】 Atlas 200 DK使用FAQ

应用程序执行案例

 

问题描述:

应用Mind Studio模型导入功能成功导入目标检测模型faster-R-CNN。

应用faster-R-CNN网络进行编排,编排流程如图5-5所示。

图5-5 目标检测编排流程

1585637206186655.png

 

程序运行时出现如图5-6所示错误信息。

图5-6 目标检测编排流程

1585637236109921.png

或者运行结束后单击“FasterRCNNPostProcess”节点,选择“Image Result”,出现如图5-7所示错误。

图5-7 流程编排结果显示错误

1585637262284012.png

解决方法:

●问题1:流程编排不对

按照图5-8所示进行目标检测流程编排。

图5-8 目标检测网络编排流程

1585637321884139.png

其中MindInferenceEngine的默认输入端口个数为2,需要修改此节点的InputNum值为3,修改方法参见图5-9。

图5-9 MindInferenceEngine节点输入参数设置

1585637358743506.png

FaseRCNNImageInfo为Mind Studio内置的仅用于FasterRcnn网络的输入图片处理Engine,作为MindInferenceEngine的第三个输入。

●问题2:图片预处理节点的Resize属性值设置不正确,未按照模型要求的宽与高进行设置。

a. 查看模型要求宽与高,具体查看方法请参见步骤1

b. 设置ImagePreProcess节点的Resize属性的width与height为模型要求的宽和高,如图5-10所示。

图5-10 ImagePreprocess节点Resize设置

1585637409990351.png

 

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