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Yes

eiq でトレーニングしたオブジェクト検出モデルを imx8mp ボードまたは PC で使用するにはどうすればよいでしょうか?

こんにちは、

私は以下のルーチンに従って「eIQ_Toolkit_UG.pdf」に従ってモデルをトレーニングしました。

データセットをインポート -> モデルを選択 -> 検出 -> バランス -> NPU -> トレーナー -> 検証 -> デプロイ -> モデルをエクスポート -> Tensorflow Lite モデルを保存しました。

以下は検証結果です。

以下は輸出モデルの概要です。

モデルプロパティは以下のようになります。

上部のプロパティに表示されているように、このモデルの出力名はStatefulPartitionedCall、型はfloat32[1,2034,7]です。しかし、output_dataの定義はどこで入手できますか？このモデルを推論プログラムでどのように使用すればよいでしょうか？

私の推論プログラムでは、推論結果を取得するために以下のコードを使用しましたが、正しくないようです。

output_data =インタープリタ.get_tensor( output_details [ 0 ][ 'index' ])

印刷(出力データ)

i が範囲内( output_data .shape[ 1 ] )の場合:

スコア=出力データ[ 0 ][ i ][ 0 ]

クラスID =出力データ[ 0 ][ i ][ 1 ]

x_min =出力データ[ 0 ][ i ][ 2 ]

y_min =出力データ[ 0 ][ i ][ 3 ]

x_max =出力データ[ 0 ][ i ][ 4 ]

y_max =出力データ[ 0 ][ i ][ 5 ]

その他=出力データ[ 0 ][ i ][ 6 ]

eiq検出モデルの推論実現についてアドバイスをお願いします。

よろしくお願いします！

ワン・タオタオ

Re: How to use the object detection model trained by eiq on imx8mp board or pc?

こんにちは@Zhiming_Liu

eIQ ドキュメントではこの情報は見つかりませんでした。

imx8mp NPU 用の mobilenet ssd v3 を使用して object_detection モデルをトレーニングするために eiqtool を使用します。

eIQ_Toolkit_v1.16.0\workspace\モデル\mobilenet_ssd_v3\mobilenet_ssd_v3.ipynbに示されている例

推論は RTview と tensorflow を使用して行われますが、imx8mp には含めません。Tensorflow Lite推論を使用したいと思います。

テンソルの出力が得られます（クラスが1つあるため）

名前: StatefulPartitionedCall:0

テンソル： float32[1,2034,6]

位置： 392

（1, 2034, 2）、（1, 2034, 4）のスコアと境界ボックスに分割することにより、

そして、mobilenet_ssd_v3.ipynbと同じ出力処理に従います。境界ボックスとスコアが期待どおりに得られません。

SO、出力形式のシグネチャとは何でしょうか?

推測することはできます（ https://community.nxp.com/t5/eIQ-Machine-Learning-Software/How-to-interpret-the-output-from-a-mobile...より）

モデルはクラスごとに2034個の検出を予測します。[1,2034,4]テンソルは、検出されたオブジェクトのボックスの位置（ピクセル単位[上、左、下、右]）に対応します。

そして[1,2034,2]テンソルは私たちのクラスと背景のスコアに対応します。

eiq ツールでトレーニングしたモデルからは、正しく意味のある出力を取得できませんでした。このモデルは、出力の境界ボックスを組み合わせる独自の方法に従っているようで、rtview エンジンでのみ解釈できます。しかし、出力の詳細な説明をCANますか。rtview または tensorflow ライブラリを使用せずに表示する例はありますか?

ありがとうございます。

Re: How to use the object detection model trained by eiq on imx8mp board or pc?

HELP-->eIQ Documentationで eIQ ドキュメントを参照してください。