Andy Hsieh
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@shao-xuan lin Hi shao-xuan, 不好意思，晚回復您了。 您可以試著使用目前最新推出的 Kneron PLUS v2.0.1 看看。 (提醒 : 記得也需要更新您的 firmware https://doc.kneron.com/docs/#plus_python/tutorial/chapter/upload_firmware/) 然後您可以嘗試將您的 input …
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@viecorg2774@gmail.com Hi viecorg, 恭喜您成功轉成 nef。 我認為有可能是對 input data 的 preprocess 還有 output data 的 postporcess 與原本的模型有落差才會造成推論不符合預期。 您可以提供 model 與 inference 過程看看。 (20221101_viecorg)
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@蔡泊均 Hi 泊均, 如果您是使用耐能教育中心提供的 YOLOX 範例 demo，您想要結果圖要產生標籤與預測結果您可以從 KL720DemoGenericInferenceYoloX_BypassHwPreProc.py 這個 scripts 內的 dets 取得 標籤 (label) 和 預測結果 (score) 資訊，取得標籤和預測結果資訊後…
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@viecorg2774@gmail.com Hi viecorg, 如果您能夠把1維的 Input 弄成 4 維的形式, 就可以達到您想要的目標。 關於除了影像辨識相關應用模型推論的方法您可以參考以下連結： https://www.kneron.com/forum/discussion/259/inference-with-not-image-data#latest
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@王景瀚 您會出現 Cannot reshape array of size 512000 into shape (1,80,80,3,24) 這個問題應該是 scripts 中 post process 與您最終產出的 nef model 對接出了問題，如果您希望有開啟鏡頭執行 py 檔，您可以使用下面兩個 .py 檔為基礎自行修改。 使用 yolox_plus_d…
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@王景瀚 Hi 景瀚, 1.看到錯誤訊息，您可以往準備 dataset 還有 configs/yolox/yolox_s_8x8_300e_coco_img_norm.py 設定的方向去尋找錯誤原因。 可參考： https://github.com/open-mmlab/mmdetection/issues/8543 2.與前一個問題類似，您可以參考: https://github.com…
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@邱冠翔 Hi 冠翔， 您會出現 Invalid program input: The onnx should have one valid opset definition 錯誤訊息原因可能是因為 onnx model 的 opset version 不合規。 解決方式可以參考以下連結： https://www.kneron.com/forum/discussion/comment/1037/#Comment_1…
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@邱冠翔 Hi 冠翔 您可以嘗試將您的 Keras model export 出來並轉成 onnx model，去確認 onnx model 的 operators 是否有 support KL720 operators。 您可以參考: https://doc.kneron.com/docs/#toolchain/manual/ (2.3 Supported operators, Table 1.2 The functions …
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@王景瀚 Hi 景瀚, 出現下圖錯誤，您可以往環境建置的部份去尋找錯誤原因。 請確認一下您的環境 Python 3.6+ (您可使用 3.7.10) PyTorch 1.3+ (您可使用 1.7.0、cu11.0) CUDA 9.2+ (If you built PyTorch from source, CUDA 9.0 is also compatible) (您可使用 1.7.0、…
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@shao-xuan lin Hi shao-xuan, 看過您提供的檔案，好像不是很完整 (e.g. 檔案執行方式、少了圖片)，可以的話可否再請您多描述一下您是如何執行您提供的檔案，並且多描述一點 "KL720後推論的結果不一致" 的地方， 方便重現問題。
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@Anoop Mishra Hi Anoop, I would like to know which result is close to your prediction for the inference of on docker E2E inference and the KL520 device. I guess the docker inference is close to your inference result. If you need to perform inferenc…
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@Chen-Pocky Hi Pocky, 1. 量化模型時使用到的圖片，是不是會直接影響到量化後的準確率? 最多可以用多少張? 量化模型時使用到的圖片，會直接影響到 .nef model 推論的準確率。 這邊是建議至少使用 100 張以上圖片做量化，但也可以依據您電腦的效能來提升您的圖片數量…
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@Chen-Pocky Hi Pocky， 是否可以提供您訓練出的 model (onnx.、.nef) 與 一些測試用的 data，我這邊幫您試試看。 您可以在此 (20220912_ChenPocky) 提供。
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@Chen-Pocky Hi Pocky, Dataset是繼承imagenet 的格式，而imagenet 原始類別有1000種，請問這樣會有直接的影響嗎? 我認為不會有直接的影響。 根據您出現這個的問題，您可能可以從兩個方向嘗試看： 1. 您有提到 "更動依據 : 總類別數為2，但如果把num_classes改為…
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@呂則賢 Hi 則賢, Kneron PLUS - C 支援的 platform 和 OS 如下(可參考連結: https://doc.kneron.com/docs/#plus_c/)： https://www.kneron.com/forum/uploads/925/GMKCQ63JBRTN.jpg for windows 安裝您可以參考：https://doc.kneron.com/docs/#plus_c/introduction/i…
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@Su Hi Su, 如同您在這邊看到的回答 (https://www.kneron.com/forum/discussion/comment/1183/#Comment_1183)，您的 model 將紅線以下的 node 全刪掉後 是會影響到您後面輸出結果的。 原本您的 model 在尚未修改前，你的 model 輸出的結果只會有一個 shape 為 [1, 252…
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@Chen-Pocky Hi Pocky, 關於使用自己的 CustomDataset 與您出現的錯誤訊息來看，您可能可以試試參考這個連結：https://github.com/open-mmlab/mmdetection/issues/7599 討論內有出現類似您的錯誤訊息。
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@Su Hi Su, 您的 onnx model 內含有 KL720 不支援的 operators (eg. Reshape, Transpose)，您可能可以先將不支援的 opertaors 去除 (如下圖)。 https://www.kneron.com/forum/uploads/524/MJFHG9872C7V.jpg opertaors 支援列表您可以參考: https://doc.kneron.com/do…
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@Chen-Pocky Hi Pocky, 我想您可能看錯參考連結了，因為您使用的是 mmclassification (請參考以下連結): https://github.com/open-mmlab/mmclassification/blob/master/docs/en/tutorials/new_dataset.md (customize_dataset.md) 使用 customize_dataset 這裡只有兩種…
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@David Yang Hi David, 這個 model (APANetV1_0920.onnx onnx model) 裡面含有較多 KL520 NPU 不支援的 node，主要有兩點問題。 第一點是 Slice 造成第一點 CPU ops types : Slice 的原因是，因為 operators Conv name : "Conv_4" group->3 、 "Co…
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@Jack Huang Hi Jack, 因為您使用的是 Keras model (.h5)，Kneron ToolChain 對於 Keras model 的 layer 是無法處理的，因為這是 onnx 生成出來之前的問題，Kneron ToolChain Model Editor 只能處理 onnx。 通常遇到這種狀況，可以試試兩種辦法，第一種是把你要的複雜…
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@David Yang Hi David, 可能需要請您提供一下 models (.onnx、.bie、.nef)。
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@Ben Hi Ben, 目前 Kneron PLUS 只支援 Windows 10、Ubuntu 18.04、Raspberry Pi OS - Buster 10，具體內容可參考 (https://doc.kneron.com/docs/#plus_c/、https://doc.kneron.com/docs/#plus_python/) Kneron SDK Software: 只支援 native Windows 10-x86_64 64-bit…
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@盧俊佑 Hi 俊佑， 問題一: 請問耐能的kl720sdk 在1.4版之後是不是就不支援host_lib了？ 因為看官方文件在1.4版之後就沒host_lib的教學了 Ans: host_lib 的支援狀況您可以參考，https://doc.kneron.com/docs/# (Compatibility Table) SDK kdp structure (host_lib) 是…
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@Jack Huang Hi Jack, 目前 Kneron ToolChain 的確尚未 support ONNX 的 LSTM operator，依據您使用的 platform，Kneron ToolChain 可 support 的 onnx operators 也稍微不同，您可以參考 https://doc.kneron.com/docs/#toolchain/manual/ (2.3 Supported operators,…
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@Stanley Hi Stanley, 這裡 附上檔案 裡面有 (KL720_CNN_200_flatten_AndymodiV2.py) 可供您參考，裡面有一些註解，希望可以幫到您。
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@Karasu Hsu Hi Karasu, Sorry, I reply late. This problem has been fixed in the new version of the Kneron Tool Chain. You can currently use a more recent version by upgrading the Kneron Tool Chain, which should solve this problem.
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@盧俊佑 Hi 俊佑， 不好意思比較晚回，如果您是使用 kneron-mmpose/tools/train.py 來處理 Kneron 預處理的 litehrnet 訓練與測試前置設定，您可能不能參考 https://doc.kneron.com/docs/#model_training/regression/ ，因為這個連結已經被 deprecated 了。 如果您要…
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@Stanley Hi Stanley, 已確認這裡應該部會是因為 data 是 float 而產生的錯誤，關於您提供的 Flatten model (flatten_op.onnx) 轉成 .nef model 後，.nef model 已經可以順利在 dongle 上有正確的 output 了。 不過需要請您使用目前 Kneron PLUS 的最新版本 kneron_p…
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@Stanley Hi Stanley, 1. Tensorflow 2.x 或是 keras 2.6 版本是否可在 dongle 執行 dongle 的執行與 Tensorlfow 2.x 或是 Keras 2.6 版本是沒有相關的，"Tensorflow 2.x 或是 keras 2.6 版本"相關聯的是 Kneron Toolchain 的部分，dongle 的執行與 Kneorn…