jetson nano上TensorRt模型(pytorch->onnx>TensorRT)的准确性降低

Question

我在jetson nano上推断TensorRt模型。它通过onnx从pytorch转换而来。在推理时，TensorRt模型的精度已经急剧下降。它是一个目标检测类型的模型。

代码链接：https://github.com/NVIDIA/TensorRT/issues/467

Answer 1

我已经弄清楚了问题所在。我不知道为什么，但是输入的类型会影响模型的准确性。

我已经换掉了

img_raw = cv2.imread(image_path，cv2.IMREAD_COLOR)

通过

img_raw = imageio.imread(image_path)

如果我知道答案背后的原因，我会更新答案的。