Запуск TFLM на головом металле и переживание выхода из выходного тензора ⇐ C++

[Anonymous]

У меня есть моя собственная обученная модель Tflite, которую я обучил и преобразовал в исходный файл C ++. В рамках проекта он предназначен для работы на Zync-7000, и я делаю это с реализацией голого металла. Я смог успешно запустить модель, и я знаю, потому что оценки обнаружения совпадают с выводом модели, когда я тестирую ее на Python; Однако ограничивающие ящики немного выключены. < /p>
Результаты платы: < /p>

Код: Выделить всё

DEBUG: Detection 0 raw: score=0.8013, class=0.2714, box=[0.0000, 0.0000, 0.1784, 0.1757]
DEBUG: Detection 1 raw: score=0.5003, class=0.2192, box=[0.0000, 0.0000, 0.9921, 0.4017]
DEBUG: Detection 2 raw: score=0.3077, class=0.1971, box=[0.0039, 0.0133, 0.9910, 0.1075]
DEBUG: Detection 3 raw: score=0.2803, class=0.1810, box=[0.9604, 0.0426, 0.9986, 0.0785]
DEBUG: Detection 4 raw: score=0.2714, class=0.1784, box=[0.9536, 0.0270, 0.9939, 0.0553]
DEBUG: Detection 5 raw: score=0.2192, class=0.1757, box=[0.0408, 0.0082, 1.0023, 0.2196]
DEBUG: Detection 6 raw: score=0.1971, class=0.0000, box=[0.7465, 0.1062, 1.0030, 0.4046]
DEBUG: Detection 7 raw: score=0.1810, class=0.0000, box=[0.5294, 0.0006, 0.6696, 0.0322]
DEBUG: Detection 8 raw: score=0.1784, class=0.0000, box=[0.1593, 0.4119, 0.5908, 0.5678]
DEBUG: Detection 9 raw: score=0.1757, class=0.0000, box=[0.4822, 0.0018, 0.6665, 0.0422]
< /code>
Результаты Python (извините за другой формат): < /p>
arr0_(scores) = [[0.8013255  0.5003249  0.30769435 0.28034142 0.27137667 0.219202
0.19714184 0.1809863  0.17840956 0.17565072]]
arr1_(boxes) = [[
[0.1093 0.2193 1.0176 0.7862]
[0.7530 0.2164 0.9921 0.4017]
[0.0039 0.0133 0.9910 0.1075]
[0.9604 0.0426 0.9986 0.0785]
[0.9536 0.0270 0.9939 0.0553]
[0.0408 0.0082 1.0023 0.2196]
[0.7465 0.1062 1.0030 0.4046]
[0.5294 0.0006 0.6696 0.0322]
[0.1593 0.4119 0.5908 0.5678]
[0.4822 0.0018 0.6665 0.0422]
]]
arr2_num_detections = [10.]
arr3_class = [[0. 3. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]]
< /code>
Как вы можете видеть, вывод для результатов одинаковы, но первые два значения ограничивающих поле различаются, а остальные верны.tensor_score->data.f: 0x457f430
tensor_boxes->data.f: 0x457f410
tensor_count->data.f: 0x457f440
tensor_class->data.f: 0x457f420

кто -нибудь столкнулся с чем -то подобным, пытаясь работать с TFLM?>

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/795 ... nsor-issue