将掩码RCNN转换为uff格式时的性能下降

Question

我的目标是部署一个蒙克RCNN模型与著名的马特波特公司的回购培训与Nvidia深河。

要做到这一点，首先我必须将生成的.h5模型转换为.uff。这个操作是这里的。

在转换之后，我使用.uff和TensoRT运行了生成的.h5模型，与.h5模型相比，它的性能非常差(几乎从不检测/掩蔽对象)。

在转换之前，我做了相应的更改来处理NCWH模型，并配置了类和主干的数量(在本例中是resnet50)。

我不知道怎么继续。任何建议都能治好我。谢谢!

Answer 1

为了解决这个问题，必须使用相同的配置来进行训练和转换。

特别是，由于大多数模型从从预先训练的coco模型中转移学习开始，因此必须使用它的完全相同的配置。

在拍摄过程中，输入图像的大小必须与训练配置相一致。