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将Yolo V3-Tiny模型转换为IR格式遇到错误怎么解决？

问答对人有帮助，内容完整，我也想知道答案 0 将Yolo V3-tiny 模型转换为 IR 格式。遇到错误： Error: Exception occurred during running replacer "REPLACEMENT_ID" (): Stopped shape/value propagation at "detector/yolo-v3-tiny/Conv_12/BiasAdd/YoloRegion" node. 0 本主题由 Harmony技术专家于 2025-3-5 15:26 审核通过
2025-3-5 09:57:07　　评论淘帖0 邀请回答您可以邀请以下用户，快速回答问题 × sgaasag 该类别下有 4 个回答。邀请回答四哥201311 该类别下有 4 个回答。邀请回答胡政鹏邮箱该类别下有 3 个回答。邀请回答 hgimtk 该类别下有 3 个回答。邀请回答 uwjfisgw 该类别下有 3 个回答。邀请回答 zhangminmin 该类别下有 3 个回答。邀请回答请叫我杰西卡该类别下有 3 个回答。邀请回答 jackhui 该类别下有 3 个回答。邀请回答 jsqueh 该类别下有 3 个回答。邀请回答 jinheng 该类别下有 3 个回答。邀请回答大洼球王该类别下有 3 个回答。邀请回答 qiangqzuo 该类别下有 3 个回答。邀请回答 hwp0415229 该类别下有 3 个回答。邀请回答 dfzvzs 该类别下有 3 个回答。邀请回答 andyfly7 该类别下有 2 个回答。邀请回答 qwer110110 该类别下有 2 个回答。邀请回答 billbian 该类别下有 2 个回答。邀请回答 fgfFsG 该类别下有 2 个回答。邀请回答 uwufjwer 该类别下有 2 个回答。邀请回答双11 该类别下有 2 个回答。邀请回答举报张鑫相关推荐 • 将YOLOv4模型转换为IR的说明，无法将模型转换为TensorFlow2格式怎么解决？ 345 • 使用myriad_compile将IR模型转换为blob后收到错误怎么解决？ 294 • 将ONNX模型转换为中间表示（IR）格式，收到了错误的输出是怎么回事？ 434 • 使用Yolo-v4-Tf-Tiny模型运行object_detection_demo.py时报错怎么解决？ 870 • 无法将Tensorflow Lite模型转换为OpenVINO™格式怎么处理？ 290 • yolov7 onnx模型在NPU上太慢了怎么解决？ 1035 • 将YOLOv5 ONNX模型转换为中间表示（IR）格式时，收到与节点相关的错误怎么解决 1215 • 将ONNX模型转换为IR后报错，怎么解决？ 276 • 将预先训练的固态盘MobileNetV2模型转换为IR，在运行替换器“REPLACEMENT_ID”时发生异常错误怎么解决？ 336 • 如何将Detectron2和Layout-LM模型转换为OpenVINO中间表示（IR）和使用CPU插件进行推断？ 643 2个回答

答案对人有帮助，有参考价值 0 升级到 2020.4 OpenVINO™。请参阅将 YOLO* 模型转换为中间表示（IR）以查找冻结该模型并将其转换为 IR 格式的命令：冻结模型： python convert_weights_pb.py -- class_names coco.names -- data_format NHWC -- weight_file yolov3-tiny.weights – tiny 转换冻结的模型到 IR 格式： python3 mo_tf.py --input_model /path/to/yolo_v3_tiny.pb --tensorflow_use_custom_operations_config $MO_ROOT/extensions/front/tf/yolo_v3_tiny.json --batch 1哪里： --批量定义模型输入的形状。例如， --批处理即 1，但您也可以指定其他大于 1 的整数。 --tensorflow_use_custom_operations_config 在模型中增加了“缺失区域”层。在 IR 中，区域层命名为 RegionYolo。

2025-3-5 14:38:54 评论举报胡卫伟

答案对人有帮助，有参考价值 0 在将 YOLO V3-Tiny 模型转换为 IR（Intermediate Representation）格式时，遇到 `Stopped shape/value propagation` 错误通常是由于模型中的某些层或操作不被支持，或者模型的结构与 OpenVINO 的转换工具不兼容。以下是一些可能的解决方法： 1. 检查模型版本和格式确保你使用的 YOLO V3-Tiny 模型是 TensorFlow、Keras 或 ONNX 格式，并且版本与 OpenVINO 工具兼容。如果你使用的是 TensorFlow 模型，确保它是冻结的 `.pb` 文件（Frozen Graph）。 2. 使用 OpenVINO 的 Model Optimizer 确保你使用的是最新版本的 OpenVINO 工具包。旧版本可能不支持某些操作或层。使用 OpenVINO 的 Model Optimizer 时，确保你提供了正确的输入形状和参数。例如： `mo --input_model yolo-v3-tiny.pb --input_shape [1,416,416,3] --data_type FP16` 3. 检查不支持的层或操作错误信息中提到的 `YoloRegion` 层可能不被 OpenVINO 支持。YOLO 模型中的某些自定义层（如 `YoloRegion`）可能需要手动处理或替换。你可以尝试使用 OpenVINO 提供的自定义层扩展机制来支持这些层，或者手动修改模型结构以移除或替换这些层。 4. 修改模型结构如果 `YoloRegion` 层是导致问题的原因，你可以尝试在 TensorFlow 或 ONNX 中修改模型结构，将其替换为 OpenVINO 支持的层。你也可以尝试将模型转换为 ONNX 格式，然后再使用 OpenVINO 的 Model Optimizer 进行转换。 5. 使用 OpenVINO 的预训练模型如果你不需要从头训练模型，可以考虑使用 OpenVINO 提供的预训练 YOLO V3-Tiny 模型，这些模型已经经过优化，可以直接使用。 6. 调试和日志启用详细的日志输出，查看具体的错误信息。例如： `mo --input_model yolo-v3-tiny.pb --log_level DEBUG` 通过日志信息，你可以更准确地定位问题所在。 7. 参考 OpenVINO 文档和社区查阅 OpenVINO 的官方文档，了解支持的操作和层。在 OpenVINO 的 GitHub 仓库或社区论坛中搜索类似的问题，看看是否有其他开发者遇到并解决了类似的问题。 8. 手动修改 IR 文件如果你对 IR 格式有一定的了解，可以尝试手动修改生成的 `.xml` 和 `.bin` 文件，以修复不兼容的部分。 9. 使用 OpenVINO 的转换脚本 OpenVINO 提供了一些针对特定模型的转换脚本，你可以尝试使用这些脚本来转换 YOLO V3-Tiny 模型。 10. 检查输入形状和参数确保你在转换时提供了正确的输入形状和参数。YOLO V3-Tiny 的输入通常是 `[1, 416, 416, 3]`。示例命令假设你有一个冻结的 TensorFlow 模型 `yolo-v3-tiny.pb`，你可以使用以下命令进行转换： `mo --input_model yolo-v3-tiny.pb --input_shape [1,416,416,3] --data_type FP16` 如果仍然遇到问题，建议根据错误日志进一步调试，或者考虑使用其他支持 YOLO 模型的深度学习框架进行转换。

2025-3-5 17:52:39 评论举报洒下墨色