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paddlielite预测结果如何处理?

利用paddlielite预测(pythonpaddle_lite树莓派)返回的结果,如何处理?predictor.run()得到输出数据

利用paddlie lite 预测(python paddle_lite 树莓派)返回的结果,如何处理?
predictor.run()

得到输出数据

output_tensor = predictor.get_output(0)
print(output_tensor.shape())
print(output_tensor.float_data()[:400])
1)在相近区域中 相近概率会有很多种,如何选择最优?
0.0,0.248,62418460,24242,24134134,2141341
类型,概率,4个位置
2)如何将预测的位置 转换成 框选位置?(608,608)

该提问来源于开源项目:PaddlePaddle/Paddle-Lite

在pdddleX 模型运行 与预测是正确的,但 生成nb 之后,在 paddle-lite 部署之后 出现这个问题,代码这样写有没问题?




设置config信息

cOnfig= MobileConfig()
config.set_model_from_file("/home/pi/Desktop/model466.nb")

创建predictor

predictor = create_paddle_predictor(config)
image = Image.open('/home/pi/Desktop/kc.jpg')
resized_image = image.resize((608, 608), Image.BILINEAR)
image_data = np.array(resized_image).flatten().tolist()




print(image.size)
print(image.shape)
print(np.array(resized_image).reshape(1,1,224,224).flatten().tolist())
设置输入数据

input_tensor = predictor.get_input(0)
input_tensor.resize([1, 3, 608,608])
input_tensor.set_float_data(image_data)

size_data = np.array([[608,608]]).flatten().tolist()
input_tensor1 = predictor.get_input(1)
input_tensor1.resize([1,2])
input_tensor1.set_float_data(size_data)

predictor.run()

得到输出数据

output_tensor = predictor.get_output(0)


   



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