Maria Chen
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Comments
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您好， KL720 SDK裡面有包含SCPU與NCPU，但是NCPU的project位置並不是直接放在solution_kdp2_hico_mipi裡面。
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您好， 是的，KL720的firmware有SCPU和NCPU。KL720 SDK的solution_kdp2_hico_mipi裡面SCPU和NCPU都有包含。Kneron PLUS的res/firmware裡面已有的fw_scpu.bin和fw_ncpu.bin都是在KL720 SDK裡面build好的。 Kneron PLUS是一個我們可以用Kneron的產品跑inference的介面，…
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您好， KL720 SDK的solution_kdp2_hico_mipi與Kneron PLUS Enterprise的HICO Camera Inference demo是相對應的。 https://www.kneron.com/forum/uploads/002/EDAHYD3P0KET.png 要跑HICO Camera Inference，會需要build在KL720 SDK裡面的solution_kdp2_hico_mipi，生成f…
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您好， 是的，會需要Hico MIPI camera。Firmware的SCPU需要自行去build，而NCPU照理上可以直接使用Kneron PLUS裡面的NCPU。 我們有Kneron PLUS Enterprise (含有Hico MIPI的demo code) 開放給特定的客戶，如果有需要開放權限可以向我們的業務窗口詢問與申請。 Enterpri…
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您好， 是的，Kneron PLUS是通過PC的USB做輸入的。 如果後續有任何問題，請再跟我們說，謝謝!
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您好， 要跑solution_kdp2_hico_mipi，會需要準備相對應的KL720板子(KL720_DMB_BGA386_SCHEMATIC_VOP2)與Hico MIPI camera。 如果沒有Hico MIPI camera，可以先跑Kneron PLUS的基本範例。Kneron PLUS有提供範例模型可以直接使用。 您可以在Kneron的網站下載Kneron PLUS…
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Hi Wing, (1 , 33 ,76 , 76), (1 , 33 ,38 , 38), and (1 , 33 , 19 , 19) seem like output shapes of the onnx model. To visualize your onnx model, you could use this website: https://netron.app/ Could you describe the following in detail so we could und…
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您好， KneronDFUT.exe有option --kl520-usb-boot, 但是沒有 option --kl720-usb-boot。 如果有用Zadig來安裝驅動，所以不需要再安裝一次。 sudo sh KneronDFUT.sh是在Linux上開啟Kneron DFUT用的，在Windows不用運行，只需要直接啟動KneronDFUT.exe就可以了。 請確認…
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您好， 如果要解壓縮Ubuntu_vm_ovf_0625.zip檔，需要下載下列所有的檔案: Ubuntu_vm_ovf_0625.zip.001 Ubuntu_vm_ovf_0625.zip.002 Ubuntu_vm_ovf_0625.zip.003 Ubuntu_vm_ovf_0625.zip.004 Ubuntu_vm_ovf_0625.zip.005 全部下載之後，就可以將它們合併成Ubuntu_vm_ovf…
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您好， 我們有請相關人員跟您聯絡，他會提供您協助，謝謝。
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Hi Hyun, You asked a similar question before. Please refer to the answer here: how can I compile onnx model to nef with input format BGR565? — Kneron Developer Forums
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Hi, 請問一下，您的KL720 dongle都沒有顯示在裝置管理員嗎? 還有，有確認過Kneron DFUT上面有您的裝置嗎? 我們目前沒有特別去控制dongle的燈號，所以燈號不會一直亮喔!
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Hi Hyun, Replying to your previous question: If my model learned the normalization of TensorFlow and compiled into the nef model, is the data range of the nef model also the same as the normalization data range of TensorFlow? This depends on your no…
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Hi Hyun, When you say "use TensorFlow's normalization," did you mean the deep learning framework, or KP_NORMALIZE_TENSOR_FLOW in the image in the previous reply? The data range depends on your normalization, and for batch normalization in …
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Hi Hyun, When you quantize the onnx model, you would go through a script where you do some preprocessing on the image data: https://www.kneron.com/forum/uploads/593/QBB53B9Z66UY.png In the image above, it says img_data = np.array(image.resize((640,…
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Hi Hyun, Could you provide us with your model (including .onnx model) and your output results for us to take a look? Even if you compiled rgb888 as the input image format, the input format should be similar. Here is the documentation on input format…
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您好， 我們有NPU支援的operator list，若模型中使用的operators都是NPU有支援的，就可以在KL720上面實現: Hardware Supported Operators - Document Center (kneron.com) 轉換模型的文檔 (Toolchain): 1. Toolchain Manual Overview - Document Center (kneron.com) …
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Update: 不好意思，用太新的torch版本好像會導致之前的RuntimeError，以下才是正確的版本: pytorch需要用固定的版本，不然會有error。 # pip install -r requirements.txt # base ---------------------------------------- matplotlib>=3.2.2 numpy>=1.21.…
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Hi Hyun, Sorry, I didn't understand the question. Could you elaborate on what an "input/output binary file" is when you compare the performance between models? You could use IP Evaluator to check your nef model's performance: Script Tools…
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您好， 關於第一個問題，請確認您有選擇Quantization Folder，裡面需要準備要量化的圖片。 如果一開始沒有用Kneron的repo訓練模型，可能會在轉換的時候出問題。 還有，關於那個yolov5的連結，如果yolov5版本不同的話，也比較有可能會出現錯誤。 您可以參考Kneron Tool…
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您好， 看起來好像是因為opset是17，我們只支援ONNX v1.7搭配opset 11或12，在轉換時可以確認這些版本喔。 還有，那個mmdetection的範例用了YOLOX，模型裡面似乎是有KL520不支援的operators，所以可能沒有辦法用KL520執行。 要訓練Yolo V5的話，可以參考這個連結: Obje…
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Hi Hsing-Han, 一般的ScanDevices.py的結果會顯示KN number, Connectable也會是True https://www.kneron.com/forum/uploads/078/M9V8I3AKOI3N.png 請您確認是否有設定ubuntu的USB權限: Install Dependency - Document Center (kneron.com) 還有，可以麻煩您提供以下的…
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您好， 我們公司沒有現成的傅立葉的範例，不好意思。我們的SoC主要可以讓這些operators加速 (下圖是一部分，請參考連結) https://www.kneron.com/forum/uploads/832/43KZV43Y1NI3.png Hardware Supported Operators - Document Center (kneron.com)
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Hi, KL520可以在Raspberry Pi Zero 2上使用，不過Kneron PLUS裡面的Python檔可能會不能用，所以會需要您用C去build，還有安裝libusb。
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Hi, 在解壓縮大型檔案的時候，請確認您有將所有的檔案完整下載之後再來進行解壓縮。 e.g. 要解壓縮Kneron_Raspberry_Pi_4_v1.1.zip的話，請下載所有下列的檔案: Kneron_Raspberry_Pi_v1.1.zip.001 Kneron_Raspberry_Pi_v1.1.zip.002 Kneron_Raspberry_Pi_v1.1.zip.003 …
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Hi, 您的第一張圖片的code中的GenericRawImageHeader是可以在v2.1.1上跑，不過是在python的example_legacy之中的code，需要呼叫kp.v1才可以成功地跑喔 如果您希望用類似v1.3.0的code (包含GenericRawImageHeader)，您可以參考一下kneron_plus/python/example_legacy裡…
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Hi, 不好意思這麼晚回覆! 如果onnx檔的結果不錯，但nef檔的結果不理想，可以試著用E2E Simulator來測試和比較結果: End to End Simulator - Document Center (kneron.com) 兩種不同的模型compile為一個nef檔，可以在一個執行檔上執行喔! 您可以參考一下C的kl630_demo_g…
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Hi LinLi, 不好意思這麼晚回覆，可以請您確認一下: 「模型訓練時的正規化」，「模型量化時的正規化」，與「在KL720 Generic Data Inference的正規化」都是一致的嗎? 您也可以印出model_input_radix與model_input_scale (跟model的大小)來確認: https://www.kneron.com/…
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Hi, 如果轉為onnx檔之後進行inference會有錯誤，有可能是因為轉換成onnx的時候操作有誤。可以請您提供用pt檔跑detect.py的結果嗎? 還有一個可能: 如果您的detect.py裡面有做postprocess，但inference.py裡面沒有做postprocess，也會導致前後結果不一致。
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您好， connect_devices_without_check是Kneron PLUS v2.0.0以上的API，並沒有在Kneron PLUS v1.3.0裡面喔。 參考文檔在這裡: kp.core - Document Center (kneron.com) 請確認您的Kneron PLUS的版本是v2.0.0以上，然後將python/package裡面的.whl檔用pip install Kner…