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ONNX导出NCNN模型的问题解决+完整int8量化步骤 #53

Closed
ChaucerG opened this issue Oct 20, 2021 · 24 comments · Fixed by #9
Closed

ONNX导出NCNN模型的问题解决+完整int8量化步骤 #53

ChaucerG opened this issue Oct 20, 2021 · 24 comments · Fixed by #9
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good first issue Good for newcomers

Comments

@ChaucerG
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Collaborator

is:issue is:open 请问，方便提供一下onnx文件导出的代码文件吗？用model文件夹里面跟随的文件输出结果用ncnn推理结果不对
@ppogg
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ppogg commented Oct 20, 2021

请问使用的是哪个模型？

@ppogg
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Owner

ppogg commented Oct 20, 2021

is:issue is:open 请问，方便提供一下onnx文件导出的代码文件吗？用model文件夹里面跟随的文件输出结果用ncnn推理结果不对

是不是anchor的数值没写对？还有你的reshape数值要调整

@ChaucerG
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Collaborator Author

使用的是仓库提供的v5lite-s.pt权重，然后使用export导出的onnx文件，在使用编译的ONNX2NCNN工具转的.bin和.param,结果不对

@ChaucerG
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Collaborator Author

anchor的数值是参考仓库提供的yaml文件进行的填写，可执行文件都可以，可以预测，但是结果不对

@ppogg
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Owner

ppogg commented Oct 20, 2021

我用的ncnn版本是2021.05.25，另外，发一下你改过的param文件看看

@ChaucerG
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Collaborator Author

7767517
216 242
Input images 0 1 images
Convolution Conv_0 1 1 images 806 0=32 1=3 11=3 2=1 12=1 3=2 13=2 4=1 14=1 15=1 16=1 5=1 6=864
ReLU Relu_1 1 1 806 389
Pooling MaxPool_2 1 1 389 390 0=0 1=3 11=3 2=2 12=2 3=1 13=1 14=1 15=1 5=1
Split splitncnn_0 1 2 390 390_splitncnn_0 390_splitncnn_1
ConvolutionDepthWise Conv_3 1 1 390_splitncnn_1 809 0=32 1=3 11=3 2=1 12=1 3=2 13=2 4=1 14=1 15=1 16=1 5=1 6=288 7=32
Convolution Conv_4 1 1 809 812 0=60 1=1 11=1 2=1 12=1 3=1 13=1 4=0 14=0 15=0 16=0 5=1 6=1920
ReLU Relu_5 1 1 812 395
Convolution Conv_6 1 1 390_splitncnn_0 815 0=60 1=1 11=1 2=1 12=1 3=1 13=1 4=0 14=0 15=0 16=0 5=1 6=1920
ReLU Relu_7 1 1 815 398
ConvolutionDepthWise Conv_8 1 1 398 818 0=60 1=3 11=3 2=1 12=1 3=2 13=2 4=1 14=1 15=1 16=1 5=1 6=540 7=60
Convolution Conv_9 1 1 818 821 0=60 1=1 11=1 2=1 12=1 3=1 13=1 4=0 14=0 15=0 16=0 5=1 6=3600
ReLU Relu_10 1 1 821 403
Concat Concat_11 2 1 395 403 404 0=0
ShuffleChannel Reshape_16 1 1 404 409 0=2 1=0
Slice Split_17 1 2 409 410 411 -23300=2,60,-233 1=0
Convolution Conv_18 1 1 411 824 0=60 1=1 11=1 2=1 12=1 3=1 13=1 4=0 14=0 15=0 16=0 5=1 6=3600
ReLU Relu_19 1 1 824 414
ConvolutionDepthWise Conv_20 1 1 414 827 0=60 1=3 11=3 2=1 12=1 3=1 13=1 4=1 14=1 15=1 16=1 5=1 6=540 7=60
Convolution Conv_21 1 1 827 830 0=60 1=1 11=1 2=1 12=1 3=1 13=1 4=0 14=0 15=0 16=0 5=1 6=3600
ReLU Relu_22 1 1 830 419
Concat Concat_23 2 1 410 419 420 0=0
ShuffleChannel Reshape_28 1 1 420 425 0=2 1=0
Slice Split_29 1 2 425 426 427 -23300=2,60,-233 1=0
Convolution Conv_30 1 1 427 833 0=60 1=1 11=1 2=1 12=1 3=1 13=1 4=0 14=0 15=0 16=0 5=1 6=3600
ReLU Relu_31 1 1 833 430
ConvolutionDepthWise Conv_32 1 1 430 836 0=60 1=3 11=3 2=1 12=1 3=1 13=1 4=1 14=1 15=1 16=1 5=1 6=540 7=60
Convolution Conv_33 1 1 836 839 0=60 1=1 11=1 2=1 12=1 3=1 13=1 4=0 14=0 15=0 16=0 5=1 6=3600
ReLU Relu_34 1 1 839 435
Concat Concat_35 2 1 426 435 436 0=0
ShuffleChannel Reshape_40 1 1 436 441 0=2 1=0
Slice Split_41 1 2 441 442 443 -23300=2,60,-233 1=0
Convolution Conv_42 1 1 443 842 0=60 1=1 11=1 2=1 12=1 3=1 13=1 4=0 14=0 15=0 16=0 5=1 6=3600
ReLU Relu_43 1 1 842 446
ConvolutionDepthWise Conv_44 1 1 446 845 0=60 1=3 11=3 2=1 12=1 3=1 13=1 4=1 14=1 15=1 16=1 5=1 6=540 7=60
Convolution Conv_45 1 1 845 848 0=60 1=1 11=1 2=1 12=1 3=1 13=1 4=0 14=0 15=0 16=0 5=1 6=3600
ReLU Relu_46 1 1 848 451
Concat Concat_47 2 1 442 451 452 0=0
ShuffleChannel Reshape_52 1 1 452 457 0=2 1=0
Split splitncnn_1 1 3 457 457_splitncnn_0 457_splitncnn_1 457_splitncnn_2
ConvolutionDepthWise Conv_53 1 1 457_splitncnn_2 851 0=120 1=3 11=3 2=1 12=1 3=2 13=2 4=1 14=1 15=1 16=1 5=1 6=1080 7=120
Convolution Conv_54 1 1 851 854 0=116 1=1 11=1 2=1 12=1 3=1 13=1 4=0 14=0 15=0 16=0 5=1 6=13920
ReLU Relu_55 1 1 854 462
Convolution Conv_56 1 1 457_splitncnn_1 857 0=116 1=1 11=1 2=1 12=1 3=1 13=1 4=0 14=0 15=0 16=0 5=1 6=13920
ReLU Relu_57 1 1 857 465
ConvolutionDepthWise Conv_58 1 1 465 860 0=116 1=3 11=3 2=1 12=1 3=2 13=2 4=1 14=1 15=1 16=1 5=1 6=1044 7=116
Convolution Conv_59 1 1 860 863 0=116 1=1 11=1 2=1 12=1 3=1 13=1 4=0 14=0 15=0 16=0 5=1 6=13456
ReLU Relu_60 1 1 863 470
Concat Concat_61 2 1 462 470 471 0=0
ShuffleChannel Reshape_66 1 1 471 476 0=2 1=0
Slice Split_67 1 2 476 477 478 -23300=2,116,-233 1=0
Convolution Conv_68 1 1 478 866 0=116 1=1 11=1 2=1 12=1 3=1 13=1 4=0 14=0 15=0 16=0 5=1 6=13456
ReLU Relu_69 1 1 866 481
ConvolutionDepthWise Conv_70 1 1 481 869 0=116 1=3 11=3 2=1 12=1 3=1 13=1 4=1 14=1 15=1 16=1 5=1 6=1044 7=116
Convolution Conv_71 1 1 869 872 0=116 1=1 11=1 2=1 12=1 3=1 13=1 4=0 14=0 15=0 16=0 5=1 6=13456
ReLU Relu_72 1 1 872 486
Concat Concat_73 2 1 477 486 487 0=0
ShuffleChannel Reshape_78 1 1 487 492 0=2 1=0
Slice Split_79 1 2 492 493 494 -23300=2,116,-233 1=0
Convolution Conv_80 1 1 494 875 0=116 1=1 11=1 2=1 12=1 3=1 13=1 4=0 14=0 15=0 16=0 5=1 6=13456
ReLU Relu_81 1 1 875 497
ConvolutionDepthWise Conv_82 1 1 497 878 0=116 1=3 11=3 2=1 12=1 3=1 13=1 4=1 14=1 15=1 16=1 5=1 6=1044 7=116
Convolution Conv_83 1 1 878 881 0=116 1=1 11=1 2=1 12=1 3=1 13=1 4=0 14=0 15=0 16=0 5=1 6=13456
ReLU Relu_84 1 1 881 502
Concat Concat_85 2 1 493 502 503 0=0
ShuffleChannel Reshape_90 1 1 503 508 0=2 1=0
Slice Split_91 1 2 508 509 510 -23300=2,116,-233 1=0
Convolution Conv_92 1 1 510 884 0=116 1=1 11=1 2=1 12=1 3=1 13=1 4=0 14=0 15=0 16=0 5=1 6=13456
ReLU Relu_93 1 1 884 513
ConvolutionDepthWise Conv_94 1 1 513 887 0=116 1=3 11=3 2=1 12=1 3=1 13=1 4=1 14=1 15=1 16=1 5=1 6=1044 7=116
Convolution Conv_95 1 1 887 890 0=116 1=1 11=1 2=1 12=1 3=1 13=1 4=0 14=0 15=0 16=0 5=1 6=13456
ReLU Relu_96 1 1 890 518
Concat Concat_97 2 1 509 518 519 0=0
ShuffleChannel Reshape_102 1 1 519 524 0=2 1=0
Slice Split_103 1 2 524 525 526 -23300=2,116,-233 1=0
Convolution Conv_104 1 1 526 893 0=116 1=1 11=1 2=1 12=1 3=1 13=1 4=0 14=0 15=0 16=0 5=1 6=13456
ReLU Relu_105 1 1 893 529
ConvolutionDepthWise Conv_106 1 1 529 896 0=116 1=3 11=3 2=1 12=1 3=1 13=1 4=1 14=1 15=1 16=1 5=1 6=1044 7=116
Convolution Conv_107 1 1 896 899 0=116 1=1 11=1 2=1 12=1 3=1 13=1 4=0 14=0 15=0 16=0 5=1 6=13456
ReLU Relu_108 1 1 899 534
Concat Concat_109 2 1 525 534 535 0=0
ShuffleChannel Reshape_114 1 1 535 540 0=2 1=0
Slice Split_115 1 2 540 541 542 -23300=2,116,-233 1=0
Convolution Conv_116 1 1 542 902 0=116 1=1 11=1 2=1 12=1 3=1 13=1 4=0 14=0 15=0 16=0 5=1 6=13456
ReLU Relu_117 1 1 902 545
ConvolutionDepthWise Conv_118 1 1 545 905 0=116 1=3 11=3 2=1 12=1 3=1 13=1 4=1 14=1 15=1 16=1 5=1 6=1044 7=116
Convolution Conv_119 1 1 905 908 0=116 1=1 11=1 2=1 12=1 3=1 13=1 4=0 14=0 15=0 16=0 5=1 6=13456
ReLU Relu_120 1 1 908 550
Concat Concat_121 2 1 541 550 551 0=0
ShuffleChannel Reshape_126 1 1 551 556 0=2 1=0
Slice Split_127 1 2 556 557 558 -23300=2,116,-233 1=0
Convolution Conv_128 1 1 558 911 0=116 1=1 11=1 2=1 12=1 3=1 13=1 4=0 14=0 15=0 16=0 5=1 6=13456
ReLU Relu_129 1 1 911 561
ConvolutionDepthWise Conv_130 1 1 561 914 0=116 1=3 11=3 2=1 12=1 3=1 13=1 4=1 14=1 15=1 16=1 5=1 6=1044 7=116
Convolution Conv_131 1 1 914 917 0=116 1=1 11=1 2=1 12=1 3=1 13=1 4=0 14=0 15=0 16=0 5=1 6=13456
ReLU Relu_132 1 1 917 566
Concat Concat_133 2 1 557 566 567 0=0
ShuffleChannel Reshape_138 1 1 567 572 0=2 1=0
Slice Split_139 1 2 572 573 574 -23300=2,116,-233 1=0
Convolution Conv_140 1 1 574 920 0=116 1=1 11=1 2=1 12=1 3=1 13=1 4=0 14=0 15=0 16=0 5=1 6=13456
ReLU Relu_141 1 1 920 577
ConvolutionDepthWise Conv_142 1 1 577 923 0=116 1=3 11=3 2=1 12=1 3=1 13=1 4=1 14=1 15=1 16=1 5=1 6=1044 7=116
Convolution Conv_143 1 1 923 926 0=116 1=1 11=1 2=1 12=1 3=1 13=1 4=0 14=0 15=0 16=0 5=1 6=13456
ReLU Relu_144 1 1 926 582
Concat Concat_145 2 1 573 582 583 0=0
ShuffleChannel Reshape_150 1 1 583 588 0=2 1=0
Split splitncnn_2 1 3 588 588_splitncnn_0 588_splitncnn_1 588_splitncnn_2
ConvolutionDepthWise Conv_151 1 1 588_splitncnn_2 929 0=232 1=3 11=3 2=1 12=1 3=2 13=2 4=1 14=1 15=1 16=1 5=1 6=2088 7=232
Convolution Conv_152 1 1 929 932 0=232 1=1 11=1 2=1 12=1 3=1 13=1 4=0 14=0 15=0 16=0 5=1 6=53824
ReLU Relu_153 1 1 932 593
Convolution Conv_154 1 1 588_splitncnn_1 935 0=232 1=1 11=1 2=1 12=1 3=1 13=1 4=0 14=0 15=0 16=0 5=1 6=53824
ReLU Relu_155 1 1 935 596
ConvolutionDepthWise Conv_156 1 1 596 938 0=232 1=3 11=3 2=1 12=1 3=2 13=2 4=1 14=1 15=1 16=1 5=1 6=2088 7=232
Convolution Conv_157 1 1 938 941 0=232 1=1 11=1 2=1 12=1 3=1 13=1 4=0 14=0 15=0 16=0 5=1 6=53824
ReLU Relu_158 1 1 941 601
Concat Concat_159 2 1 593 601 602 0=0
ShuffleChannel Reshape_164 1 1 602 607 0=2 1=0
Slice Split_165 1 2 607 608 609 -23300=2,232,-233 1=0
Convolution Conv_166 1 1 609 944 0=232 1=1 11=1 2=1 12=1 3=1 13=1 4=0 14=0 15=0 16=0 5=1 6=53824
ReLU Relu_167 1 1 944 612
ConvolutionDepthWise Conv_168 1 1 612 947 0=232 1=3 11=3 2=1 12=1 3=1 13=1 4=1 14=1 15=1 16=1 5=1 6=2088 7=232
Convolution Conv_169 1 1 947 950 0=232 1=1 11=1 2=1 12=1 3=1 13=1 4=0 14=0 15=0 16=0 5=1 6=53824
ReLU Relu_170 1 1 950 617
Concat Concat_171 2 1 608 617 618 0=0
ShuffleChannel Reshape_176 1 1 618 623 0=2 1=0
Slice Split_177 1 2 623 624 625 -23300=2,232,-233 1=0
Convolution Conv_178 1 1 625 953 0=232 1=1 11=1 2=1 12=1 3=1 13=1 4=0 14=0 15=0 16=0 5=1 6=53824
ReLU Relu_179 1 1 953 628
ConvolutionDepthWise Conv_180 1 1 628 956 0=232 1=3 11=3 2=1 12=1 3=1 13=1 4=1 14=1 15=1 16=1 5=1 6=2088 7=232
Convolution Conv_181 1 1 956 959 0=232 1=1 11=1 2=1 12=1 3=1 13=1 4=0 14=0 15=0 16=0 5=1 6=53824
ReLU Relu_182 1 1 959 633
Concat Concat_183 2 1 624 633 634 0=0
ShuffleChannel Reshape_188 1 1 634 639 0=2 1=0
Slice Split_189 1 2 639 640 641 -23300=2,232,-233 1=0
Convolution Conv_190 1 1 641 962 0=232 1=1 11=1 2=1 12=1 3=1 13=1 4=0 14=0 15=0 16=0 5=1 6=53824
ReLU Relu_191 1 1 962 644
ConvolutionDepthWise Conv_192 1 1 644 965 0=232 1=3 11=3 2=1 12=1 3=1 13=1 4=1 14=1 15=1 16=1 5=1 6=2088 7=232
Convolution Conv_193 1 1 965 968 0=232 1=1 11=1 2=1 12=1 3=1 13=1 4=0 14=0 15=0 16=0 5=1 6=53824
ReLU Relu_194 1 1 968 649
Concat Concat_195 2 1 640 649 650 0=0
ShuffleChannel Reshape_200 1 1 650 655 0=2 1=0
Convolution Conv_201 1 1 655 656 0=128 1=1 11=1 2=1 12=1 3=1 13=1 4=0 14=0 15=0 16=0 5=1 6=59392
Swish Mul_203 1 1 656 658
Split splitncnn_3 1 2 658 658_splitncnn_0 658_splitncnn_1
Interp Resize_205 1 1 658_splitncnn_1 663 0=1 1=2.000000e+00 2=2.000000e+00 3=0 4=0 6=0
Concat Concat_206 2 1 663 588_splitncnn_0 664 0=0
Split splitncnn_4 1 2 664 664_splitncnn_0 664_splitncnn_1
Convolution Conv_207 1 1 664_splitncnn_1 665 0=64 1=1 11=1 2=1 12=1 3=1 13=1 4=0 14=0 15=0 16=0 5=1 6=23040
Swish Mul_209 1 1 665 667
Convolution Conv_210 1 1 667 668 0=64 1=1 11=1 2=1 12=1 3=1 13=1 4=0 14=0 15=0 16=0 5=1 6=4096
Swish Mul_212 1 1 668 670
Convolution Conv_213 1 1 670 671 0=64 1=3 11=3 2=1 12=1 3=1 13=1 4=1 14=1 15=1 16=1 5=1 6=36864
Swish Mul_215 1 1 671 673
Convolution Conv_216 1 1 664_splitncnn_0 674 0=64 1=1 11=1 2=1 12=1 3=1 13=1 4=0 14=0 15=0 16=0 5=1 6=23040
Swish Mul_218 1 1 674 676
Concat Concat_219 2 1 673 676 677 0=0
Convolution Conv_220 1 1 677 678 0=128 1=1 11=1 2=1 12=1 3=1 13=1 4=0 14=0 15=0 16=0 5=1 6=16384
Swish Mul_222 1 1 678 680
Convolution Conv_223 1 1 680 681 0=64 1=1 11=1 2=1 12=1 3=1 13=1 4=0 14=0 15=0 16=0 5=1 6=8192
Swish Mul_225 1 1 681 683
Split splitncnn_5 1 2 683 683_splitncnn_0 683_splitncnn_1
Interp Resize_227 1 1 683_splitncnn_1 688 0=1 1=2.000000e+00 2=2.000000e+00 3=0 4=0 6=0
Concat Concat_228 2 1 688 457_splitncnn_0 689 0=0
Split splitncnn_6 1 2 689 689_splitncnn_0 689_splitncnn_1
Convolution Conv_229 1 1 689_splitncnn_1 690 0=32 1=1 11=1 2=1 12=1 3=1 13=1 4=0 14=0 15=0 16=0 5=1 6=5888
Swish Mul_231 1 1 690 692
Convolution Conv_232 1 1 692 693 0=32 1=1 11=1 2=1 12=1 3=1 13=1 4=0 14=0 15=0 16=0 5=1 6=1024
Swish Mul_234 1 1 693 695
Convolution Conv_235 1 1 695 696 0=32 1=3 11=3 2=1 12=1 3=1 13=1 4=1 14=1 15=1 16=1 5=1 6=9216
Swish Mul_237 1 1 696 698
Convolution Conv_238 1 1 689_splitncnn_0 699 0=32 1=1 11=1 2=1 12=1 3=1 13=1 4=0 14=0 15=0 16=0 5=1 6=5888
Swish Mul_240 1 1 699 701
Concat Concat_241 2 1 698 701 702 0=0
Convolution Conv_242 1 1 702 703 0=64 1=1 11=1 2=1 12=1 3=1 13=1 4=0 14=0 15=0 16=0 5=1 6=4096
Swish Mul_244 1 1 703 705
Split splitncnn_7 1 2 705 705_splitncnn_0 705_splitncnn_1
Convolution Conv_245 1 1 705_splitncnn_1 706 0=64 1=3 11=3 2=1 12=1 3=2 13=2 4=1 14=1 15=1 16=1 5=1 6=36864
Swish Mul_247 1 1 706 708
Concat Concat_248 2 1 708 683_splitncnn_0 709 0=0
Split splitncnn_8 1 2 709 709_splitncnn_0 709_splitncnn_1
Convolution Conv_249 1 1 709_splitncnn_1 710 0=64 1=1 11=1 2=1 12=1 3=1 13=1 4=0 14=0 15=0 16=0 5=1 6=8192
Swish Mul_251 1 1 710 712
Convolution Conv_252 1 1 712 713 0=64 1=1 11=1 2=1 12=1 3=1 13=1 4=0 14=0 15=0 16=0 5=1 6=4096
Swish Mul_254 1 1 713 715
Convolution Conv_255 1 1 715 716 0=64 1=3 11=3 2=1 12=1 3=1 13=1 4=1 14=1 15=1 16=1 5=1 6=36864
Swish Mul_257 1 1 716 718
Convolution Conv_258 1 1 709_splitncnn_0 719 0=64 1=1 11=1 2=1 12=1 3=1 13=1 4=0 14=0 15=0 16=0 5=1 6=8192
Swish Mul_260 1 1 719 721
Concat Concat_261 2 1 718 721 722 0=0
Convolution Conv_262 1 1 722 723 0=128 1=1 11=1 2=1 12=1 3=1 13=1 4=0 14=0 15=0 16=0 5=1 6=16384
Swish Mul_264 1 1 723 725
Split splitncnn_9 1 2 725 725_splitncnn_0 725_splitncnn_1
Convolution Conv_265 1 1 725_splitncnn_1 726 0=128 1=3 11=3 2=1 12=1 3=2 13=2 4=1 14=1 15=1 16=1 5=1 6=147456
Swish Mul_267 1 1 726 728
Concat Concat_268 2 1 728 658_splitncnn_0 729 0=0
Split splitncnn_10 1 2 729 729_splitncnn_0 729_splitncnn_1
Convolution Conv_269 1 1 729_splitncnn_1 730 0=128 1=1 11=1 2=1 12=1 3=1 13=1 4=0 14=0 15=0 16=0 5=1 6=32768
Swish Mul_271 1 1 730 732
Convolution Conv_272 1 1 732 733 0=128 1=1 11=1 2=1 12=1 3=1 13=1 4=0 14=0 15=0 16=0 5=1 6=16384
Swish Mul_274 1 1 733 735
Convolution Conv_275 1 1 735 736 0=128 1=3 11=3 2=1 12=1 3=1 13=1 4=1 14=1 15=1 16=1 5=1 6=147456
Swish Mul_277 1 1 736 738
Convolution Conv_278 1 1 729_splitncnn_0 739 0=128 1=1 11=1 2=1 12=1 3=1 13=1 4=0 14=0 15=0 16=0 5=1 6=32768
Swish Mul_280 1 1 739 741
Concat Concat_281 2 1 738 741 742 0=0
Convolution Conv_282 1 1 742 743 0=256 1=1 11=1 2=1 12=1 3=1 13=1 4=0 14=0 15=0 16=0 5=1 6=65536
Swish Mul_284 1 1 743 745
Convolution Conv_285 1 1 705_splitncnn_0 746 0=255 1=1 11=1 2=1 12=1 3=1 13=1 4=0 14=0 15=0 16=0 5=1 6=16320
Reshape Reshape_299 1 1 746 764 0=6400 1=85 2=3
Permute Transpose_300 1 1 764 output 0=1
Convolution Conv_301 1 1 725_splitncnn_0 766 0=255 1=1 11=1 2=1 12=1 3=1 13=1 4=0 14=0 15=0 16=0 5=1 6=32640
Reshape Reshape_315 1 1 766 784 0=1600 1=85 2=3
Permute Transpose_316 1 1 784 785 0=1
Convolution Conv_317 1 1 745 786 0=255 1=1 11=1 2=1 12=1 3=1 13=1 4=0 14=0 15=0 16=0 5=1 6=65280
Reshape Reshape_331 1 1 786 804 0=400 1=85 2=3
Permute Transpose_332 1 1 804 805 0=1

@ppogg
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ppogg commented Oct 21, 2021

你这个是fp32的模型？？
还有要做尺度缩放处理，把最后几行改成这样：

Reshape Reshape_299 1 1 746 764 0=-1 1=85 2=3
Permute Transpose_300 1 1 764 output 0=1
Convolution Conv_301 1 1 725_splitncnn_0 766 0=255 1=1 11=1 2=1 12=1 3=1 13=1 4=0 14=0 15=0 16=0 5=1 6=32640
Reshape Reshape_315 1 1 766 784 0=-1 1=85 2=3
Permute Transpose_316 1 1 784 785 0=1
Convolution Conv_317 1 1 745 786 0=255 1=1 11=1 2=1 12=1 3=1 13=1 4=0 14=0 15=0 16=0 5=1 6=65280
Reshape Reshape_331 1 1 786 804 0=-1 1=85 2=3
Permute Transpose_332 1 1 804 805 0=1

@ChaucerG
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感谢您的回答，我这里根据你的提示

进行了修改，已经可以输出结果，但是结果还是对不上的，我用v5lite-s.pt导出onnx然后输出的bin大概是6.5M，而你给出的是3.3M。
这是我的bin权重的结果：
image

这是用你的bin权重输出的结果（所有参数都是一样的）：
image

@ppogg
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ppogg commented Oct 21, 2021 •
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我的是3.3m是因为使用了ncnnoptimter将模型从fp32变成了fp16，你试下使用fp16的模型，还有看下你的fp16模型param文件的这一行是不是和我放出来的一样，不一样的话可能是出错了：
image
，另外，你这个是自己训练的模型吗？

@ppogg
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ppogg commented Oct 21, 2021 •
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如果你一定要使用fp32的模型的话，改一下v5lite-s.cpp的stride16和stride32：

 // stride 16
    {
        ncnn::Mat out;
        ex.extract("785", out);

        ncnn::Mat anchors(6);
        anchors[0] = 30.f;
        anchors[1] = 61.f;
        anchors[2] = 62.f;
        anchors[3] = 45.f;
        anchors[4] = 59.f;
        anchors[5] = 119.f;

        std::vector<Object> objects16;
        generate_proposals(anchors, 16, in_pad, out, prob_threshold, objects16);

        proposals.insert(proposals.end(), objects16.begin(), objects16.end());
    }
    // stride 32
    {
        ncnn::Mat out;
        ex.extract("805", out);

        ncnn::Mat anchors(6);
        anchors[0] = 116.f;
        anchors[1] = 90.f;
        anchors[2] = 156.f;
        anchors[3] = 198.f;
        anchors[4] = 373.f;
        anchors[5] = 326.f;

        std::vector<Object> objects32;
        generate_proposals(anchors, 32, in_pad, out, prob_threshold, objects32);

两个 ex.extract("xxx", out);的输出节点

@ChaucerG
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您说的那3个位置已经修改了，我也尝试了使用fp16的模型，结果还是更改的那样，还有就是你说的那两行我这里确实和你的不一样。

7767517
156 182
Input                    images                   0 1 images
Convolution              Conv_0                   1 1 images 389 0=24 1=3 3=2 4=1 5=1 6=648 9=1

这里方便说一下你的生成过程吗？
补充一下，我用的权重是仓库链接：https://drive.google.com/file/d/1zkKrJsfUx9WVKuFpPQgDemzf2geAHEx-/view?usp=sharing，在pytorch下的结果是对的。

@ppogg
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ppogg commented Oct 21, 2021

是的，是这个权重没错，你的ncnn版本号是多少？

@ChaucerG
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2021.05.25，编译的和你说的一样的

@ChaucerG
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是不是在YOLOv5-Lite的仓库里面的model/export.py是需要修改呢？

@ppogg
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ppogg commented Oct 21, 2021

是不是在YOLOv5-Lite的仓库里面的model/export.py是需要修改呢？

不需要的，common.py，yolo.py，export.py都封装好了，问题在于同样的ncnn版本，同样的模型经过提取后param结构变了

@ppogg
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ppogg commented Oct 21, 2021

是不是在YOLOv5-Lite的仓库里面的model/export.py是需要修改呢？

有没有用onnxsim过滤一遍？

@ChaucerG
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用了

@ppogg
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ppogg commented Oct 21, 2021

1138099162，加我qq，我看下

@ChaucerG
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好的，你通过以下哈

@ChaucerG
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ChaucerG commented Oct 21, 2021 •
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感谢大佬提供帮助，这里问题已经得到解决，在这里也声明一下，大家在从onnx往ncnn的param与bin文件转换的时候一定注意版本，这里YOLOv5-Lite仓库对应的是NCNN-20210525版本，然后就是转换完成后记得把3个head的输出改为-1，下面说一下指令：
修改xxxx.param的部分如下，主要是有85个类别的节点对应的位置更改为-1：

Reshape                      Reshape_468               1 1 632 650 0=-1 1=85 2=3
Permute                      Transpose_469            1 1 650 output 0=1
Convolution              Conv_470                       1 1 611_splitncnn_0 652 0=255 1=1 5=1 6=32640
Reshape                      Reshape_484               1 1 652 670 0=-1 1=85 2=3      
Permute                      Transpose_485            1 1 670 671 0=1
Convolution              Conv_486                       1 1 631 672 0=255 1=1 5=1 6=65280
Reshape                      Reshape_500               1 1 672 690 0=-1 1=85 2=3
Permute                      Transpose_501            1 1 690 691 0=1

0、导出onnx模型，以及onnxsim简化

python model/export.py --weights='./weights/v5lite-s.pt'
python -m onnxsim ./weights/v5lite-s.onnx ./weights/v5lite-s.onnx

1 、导出fp16模型的指令如下：

xxxx@PC:~/ncnn-20210525/build/tools/onnx$ ./onnx2ncnn ./v5lite-s.onnx v5lite-s.param v5lite-s.bin
xxxx@PC:~/ncnn-20210525/build/tools/onnx$ cd ..
xxxx@PC:~/ncnn-20210525/build/tools$ ./ncnnoptimize ./v5lite-s.param ./v5lite-s.bin ./v5lite-s-fp16.param ./v5lite-s-fp16.bin 65536

2、导出int8量化模型（这里的校准集为coco2017数据集的val2017）：

xxxx@PC:~/ncnn-20210525/build/tools/quantize$ find val2017/ -type f > imagelist.txt
xxxx@PC:~/ncnn-20210525/build/tools/quantize$ ./ncnn2table v5lite-s.param v5lite-s.bin imagelist.txt v5.table mean=[0,0,0] norm=[0.003922,0.003922,0.003922] shape=[640,640,3] pixel=BGR method=kl
xxxx@PC:~/ncnn-20210525/build/tools/quantize$ ./ncnn2int8 v5lite-s.param v5lite-s.bin v5lite-s-int8.param v5lite-s-int8.bin v5.table

提示一下：

  1. 再转fp16的时候，flag用65536，而不是1，用1可能会带来问题；
  2. 一定注意ncnn的版本，为了不必要的麻烦大家最好直接用ncnn-20210525: https://github.com/Tencent/ncnn/tree/20210525

下面是我转换完成的结果：

1、fp16的检测结果：

image

2、int8的检测结果：

image_1

可以看出，虽然经过校准，检测结果还是有所下降的，int8的检测结果中的自行车还是遗漏掉了的。

@ppogg
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ppogg commented Oct 21, 2021

nice，干杯！！！
该issue将永久开放，防止其他人踩坑，感谢楼主的干货！

@ppogg ppogg added the good first issue Good for newcomers label Oct 21, 2021
@ChaucerG ChaucerG changed the title onnx文件导出问题 ONNX导出NCNN模型的问题解决+完整int8量化步骤 Oct 21, 2021
@CWilliamL CWilliamL mentioned this issue Oct 28, 2021
Closed
@ppogg ppogg linked a pull request Nov 2, 2021 that will close this issue
Create LICENSE #9
Merged
@ppogg ppogg pinned this issue Dec 31, 2021
@ppogg ppogg mentioned this issue Jan 10, 2022
Closed
@Singformeasong Singformeasong mentioned this issue Mar 1, 2022
Closed
@chen990627
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请问一下我自己训练的yolov5s-ghost，ncnn推理一个物体出现两个框怎么解决呀

@Klaus-Chow
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您好，我想请教一下，我这边用了最新版本的ncnn20220420,然后yolov5 5.0，主要想看看量化，我这边fp16量化下来，没问题，但是int8量化的时候会没有检测框出现，我的流程就是先转成onnx，再使用onnxsim简化，然后使用ncnnoptimize flag设置为0，然后int8量化的过程也成功，但是没有显示检测框，对了我是保留了focus层的。

@xxr11
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xxr11 commented Jun 22, 2022

我也是 请问有解决吗

@natxopedreira natxopedreira mentioned this issue Jul 28, 2022
Closed
@ppogg ppogg closed this as completed Dec 28, 2023
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