专栏算法工具链J3转yolov8模型报错

J3转yolov8模型报错

已解决
driverli2024-04-24
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7

1. 芯片型号：J3

2. 算法工具链版本：Tiangong Kaiwu Development Kit OpenExplorer

3. 问题定位：模型转换

4. 问题具体描述：在转yolov8目标检测模型中，执行执行01_check.sh 脚本，报错如下

2024-04-22 14:36:38,130 ERROR *** ERROR-OCCUR-DURING {horizon_nn.check_onnx} ***, error message: The input model is an invalid model(onnx shape_inference or onnx model_check failed). Error message:Node (/model.2/Split) has input size 2 not in range [min=1, max=1].


==> Context: Bad node spec: input: "/model.2/cv1/act/Relu_output_0" input: "328" output: "/model.2/Split_output_0" output: "/model.2/Split_output_1" name: "/model.2/Split" op_type: "Split" attribute { name: "axis" i: 1 type: INT }. Please check you input model again.

报错log和节点可见附件，请问该如何解决呢

附件:
算法工具链
征程3
评论7
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  • kotei左文亮
    Lv.3

    OK，我们先检查一下

    2024-04-24
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  • kotei左文亮
    Lv.3

    yolov8 是自己训练的吗？ split的输入是1*32*160*160，输出是3个1*16*160*160 这里是不是不准确啊

    2024-04-24
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  • driverli
    Lv.1
    算法工具链版本：ai_toolchain_ubuntu_20_xj3_cpu:v1.16.2c
    2024-04-24
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  • driverli
    Lv.1

    是官方的yolov8代码，训练的是自己的数据集，只改动了激活函数，其他的没有改动。节点处的相关代码在https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/c47eec898f9b473d71e6262352ffd7107e091c28/ultralytics/nn/modules/block.py#L214

    其中y.extend(m(y[-1]) for m in self.m)只用到了y[-1]。而self.m = nn.ModuleList(Bottleneck(self.c, self.c, shortcut, g, k=((3, 3), (3, 3)), e=1.0) for _ in range(n))中的Bottleneck()用到了shortcut。相当于附件中1、报错节点.png的右边两根线的数据是相同的。

    因此对于数据流来说是没有问题的，不知道算法工具链底层是怎么处理的了。

    2024-04-24
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  • kotei左文亮
    Lv.3

    哦哦哦，工具链的底层应该是没办法处理这个节点，不然检查的时候也不会报错；如果只是换了激活函数的话，能不能试一下别的常见的激活函数呢？

    2024-04-25
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  • driverli
    Lv.1

    激活函数我把里面的silu换成了relu就是为了嵌入式端部署，这个应该没有问题。

    那就是说现在J3平台没办法处理https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/c47eec898f9b473d71e6262352ffd7107e091c28/ultralytics/nn/modules/block.py#L214这块节点和yolov8模型的部署是嘛
    2024-04-25
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  • kotei左文亮
    Lv.3
    是的，激活函数silu目前好像是不支持的，曾经也遇到过，然后也换成relu了，如果对检测的结果影响不大,嵌入式端部署ai模型，relu计算更快效率更高。
    2024-04-25
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