[参考译文] TDA4VE-Q1：在 TDA4VE 平台上、单调3D 检测模型大幅降低

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请注意，本文内容源自机器翻译，可能存在语法或其它翻译错误，仅供参考。如需获取准确内容，请参阅链接中的英语原文或自行翻译。

https://e2e.ti.com/support/processors-group/processors/f/processors-forum/1516638/tda4ve-q1-monodel-3d-detection-model-decreased-a-lot-on-the-tda4ve-platform

器件型号：TDA4VE-Q1
Thread 中讨论的其他器件：TDA4VH

工具/软件：

我们在 edgeai 工具版本9.1中转换了一个 Monodel 3D 检测模型,当我们测试的 AP 的3D 和 AP 的 AOS , 所有的 AP 递减了很多。我们测试了 tensorbit = 8 , tensorbit = 16, tensorbit = 32模型,结果是相似的。 tensorbit = 32和 tensorbit = 16模型具有几乎相同的 AP ,但 tensorbit = 8模型甚至比 tensorbit = 16模型更差。

所以我们检查了我们的预处理和过程,所有的过程都是好的,在 edgeai 工具版本9.1上必须有一个错误。我们在 edgeai 工具版本10.1上对其进行了测试,结果几乎相同。

我们测试了原来的 onnx 模型, AP 总是可以的。我们在这几乎两个星期的磨练。该项目对我们非常重要。请帮助我们找到问题并修复.e2e.ti.com/.../300wcamera_alldata_mobile_remap100w_ti_relu6_last.onnx 错误

3 个月前

0 admin 3 个月前

TI__Guru**** 2331900 points

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您好、

您测试的原始设备是什么？ TDA4器件具有多种功能、因此如果您从 TDA4VH 到 TDA4V、E 要实现一些性能下降。

此致、

Chris

0 admin 3 个月前

TI__Guru**** 2331900 points

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我们在 PC 模拟中测试所有这些。我们将在 TDA4V,E 上运行它、但尚未运行。我们改变了骨干,但它不起作用. 我们的3D AP 从57 onnx 到20 int16模型。我们的 AOS AP 从40 onnx 降至17 int16模型。所以,它减少了很多, 和不可接受.

0 admin 3 个月前

TI__Guru**** 2331900 points

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链接不可用。请重试上传。

此致、

Adam

0 admin 3 个月前

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e2e.ti.com/.../300wcamera_alldata_mobile_remap100w_ti_relu6_last.onnx

0 admin 3 个月前

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/home/invo/2TB/tidl/edgeai-tidl-tools-09_01_08_00_beiqi/workspace/3dOD/data/data/onnx/300wcamera_alldata_mobile_remap100w_ti_relu6_last.onnx

0 admin 3 个月前

TI__Guru**** 2331900 points

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对不起、我再次上传它,但它仍然变成错误. 我通过微信将其发送给您。

0 admin 3 个月前

TI__Guru**** 2331900 points

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/cfs-file/__key/communityserver-discussions-components-files/791/300wcamera_5F00_alldata_5F00_mobile_5F00_remap100w_5F00_ti_5F00_relu6_5F00_last.onnx

感谢您的文件。我为您上传此内容。

此致、

Adam

0 admin 3 个月前

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谢谢

0 admin 3 个月前

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你(们)好

我能够在使用 edgeai tidl 工具10.01.00.02的 PC 上重现您的问题

output0的我的 onnx 结果：

/cfs-file/__key/communityserver-discussions-components-files/791/mono3d0.npy

My tidl32 for output0：

/cfs-file/__key/communityserver-discussions-components-files/791/mono3d0.npy

错误：

>>> res_0=onnx_0-tidl32_0
>>> res_0
array([[[[ 0.19376373,  1.362814  ,  2.067832  , ...,  1.93466   ,
           1.9272346 ,  1.3495979 ],
         [ 0.20708942,  2.2395124 ,  3.011363  , ...,  1.603961  ,
           1.434555  ,  1.3182487 ],
         [-0.08019924,  0.98118496,  2.0584078 , ...,  0.50134325,
           0.7411618 ,  1.2766123 ],
         ...,
         [-0.20792675, -0.40433073, -0.25784016, ..., -0.24171877,
          -0.15578222,  0.1526947 ],
         [-0.11457157, -0.29353476, -0.40832233, ..., -0.19024849,
           0.01263475,  0.3563528 ],
         [-0.06742382,  0.19369984,  0.2898035 , ...,  0.31108952,
           0.31078148,  0.3159256 ]],

TI 需要数周的内部时间来调试 tidl 错误。因此、为了帮助解决此问题、我们提供了一些建议：

1.我记得,去年我和尹小姐一起工作时,你们的团队有一个可行的单体3D 模型。请与她确认您的模特和她的模特之间的区别。

2.您可以尝试用模型中的 batchnorm 替换剪辑。 Conv+ Batchnorm 总是产生更好的精度结果。

Chris Tsongas

请为此提交 JIRA、我认为这是一个工具问题。

请注意、

Adam

0 admin 3 个月前

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您好、Chris、

客户表示将调整大小"域"配置从 align_counts 更改为其他值后、此问题已解决。

此致、

Adam

处理器（参考译文帖）

处理器（参考译文帖）(Read Only)

[参考译文] TDA4VE-Q1：在 TDA4VE 平台上、单调3D 检测模型大幅降低