蛇龙神经处理- SNPE

Question

我是这个平台的新手，所以如果我的问题很愚蠢的话，请见谅。目前，我正在尝试集成一个深度学习模型，使用SNPE来检测人体姿态。该模型的结构如下：

输入-> CNN层->分离到两个不同的CNN ->2个不同的输出层。

因此，基本上，我的网络是从输入数据中声明出来的，然后生成两个不同的输出(output1和output2)，但是当我试图在SNPE中执行网络时，似乎只有关于output2层的信息。你们中有谁对这种情况有任何了解，我是否有可能寻找output1的输出。提前谢谢大家！

Answer 1

我想您已经成功地将模型转换为DLC，并尝试使用snpe运行工具运行网络。为了获得多个输出，在运行snpe运行时，您需要指定文件中的输出层(除了输入)，该输出层被赋予--input_list参数。让我们假设outputlayer1和outputlayer2是两个输出层的名称，并且~/test/outputlayer2_ input是输入的路径，那么输入列表文件格式如下：

#outputlayer1 outputlayer2
~/test/example_input.raw

在第一行中，#后面是输出层名称，它们之间用空格隔开。下一行包含输入路径(单输入大小写)。您还可以添加多个输入文件，每次迭代一行。如果每次迭代有多个输入，则应使用空白作为分隔符。输入列表文件的一般格式如下

#<output_name>[<space><output_name>]
<input_layer_name>:=<input_layer_path>[<space><input_layer_name>:=<input_layer_path>]
  …

有关更多信息，您可以参考snpe-网络运行文档。