lingdu

非常感谢，windows上能转成功，但是开发板上转不了。电脑上的paddlelite是这么装的：pip install paddlelite -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple，开发板上是源码编译的，我加了python3.9的拓展项。是不是因为编译的版本太低，不能兼容paddlex2.0+的模型  ？

当然了windows上转好的nb模型我也可以放到开发板上，但是用起来报错，说是编译的时候没加with_extra,我估计是paddlelite旧版本不兼容paddlex新模型的问题。。。

楼主。我和你环境基本一样。。我不光版本号不显示，我使用同一个模型对不同图片的推理结果都是一模一样的，，就是我的模型能区分人和狗，而模型转换以后放到paddlelite里面跑，它区分不了。。。你有这问题么？顺带一问，你是把什么样的模型转成nb模型的，如何做的

难道是我用法不对？

后期经过证明，模型基本是可以正常跑的，结果基本正常哈，但就是有个报警信息

楼主，我最近也在搞这个，你paddleDetection迁移学习咋搞的？旧模型变预训练模型，加新数据跑得到新模型？

同感，看完以后一脸懵逼。跑也跑不起来，内心充满疑惑，yolox能使用yolov3的模型裁剪参数吗？蒸馏，压缩等每个都需要跑一遍吗？如何指定压缩好的模型格式？

我跑yolox的，经过多次实验，我终于确定了一个最有可能引起这个问题的地方，以yolox举例，在cspdarknet.yml中有一个参数是score_threshold，假如把它从默认的0.001改成0.25，训练得到的模型先转inference，再转onnx，推理一些图，就比较会引发onnx的推理问题：“ Non-zero status code returned while running Gather node”，，大家如果有改这种yml配置，可以改回来再试一下啊。，，默认的总归不会有啥问题，，，，当然了，你说默认的我用着好好的，我干嘛去改呢，，，那是因为，我一个目标上会出现两个叠套的bbox，，我想改改nms看看管不管用来着，，，有没有大佬对一个目标的推理结果上有俩bbox这种现象有研究的啊？

我可能知道为什么testdataset中为什么要加anno_path，我做yolox项目的时候，发现导出inference模型的时候，那不是有几个模型加一个deploy.yml嘛，deploy.yml里面包含这个模型能推理出来的类别名称，那个名称就是从testdataset中的anno_path里搞过来的，所以我估计这个同理，导出模型的时候就会解析json中的catagories这一项

> 数据预处理方法统一放在了paddle导出模型的infer_cfg.yml中，可以先用paddle导出的模型在paddledetection下验证deploy/python部署是否正常 我也遇到了同样的问题，刚刚训练好的模型存放在output/best_model中，我先使用export_model转inference,通过命令行指令验证能跑（截图如下）  然后使用指令转onnx  然后使用onnx推理，就报这样的错误， Traceback (most recent call last): File "C:\c_test\detection\main.py", line 219, in one_img_rlt = detection_obj.predict_image(imgdata) #单张图片的结果当场就返回了,注意，返回的结果是图像像素的结果，需要转换为实际坐标 File "C:\c_test\detection\need\DetectionApi.py", line 295, in predict_image self.model.modelRun(self.image) File "C:\c_test\detection\need\ImageModel.py",...