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发现paddleseg模型和使用paddle2onnx转换出来的onnx模型的推理结果不一致,精度差距较大。
paddleseg
paddle2onnx
onnx
不知道是因为什么原因导致的。
paddle2onnx 1.1.0 paddlepaddle-gpu 2.5.1.post120 paddleseg 2.9.0
通过脚本计算paddleseg模型和onnx模型的miou不一致,使用同样的数据集测试的结果为:
paddle miou为95.10%,onnx miou为89.13%,精度差距较大
模型的目标是将地面与其他物体分割开,只分割两类,标签0为背景,标签1为背景。
通过查看推理的图片发现推理结果与miou表现一致,精度差距较大。 左边为原图,中间为paddleseg模型的推理结果,右边为onnx模型的推理结果。
具体的复现工程可以查看:https://github.com/LS1030/paddle_onnx_test.git
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这个怎么处理,和导出时设置参数有关吗,另外导出时必须指定input_shape吗。不指定导出会报错
Sorry, something went wrong.
你好,和指定inputshape 没有关系,这说明paddle2onnx或者onnxruntime存在精度误差,请前往paddle官网提问或者切换其他后端。
shiyutang
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问题描述
发现
paddleseg
模型和使用paddle2onnx
转换出来的onnx
模型的推理结果不一致,精度差距较大。不知道是因为什么原因导致的。
测试环境
飞桨版本
问题复现
通过脚本计算
paddleseg
模型和onnx
模型的miou不一致,使用同样的数据集测试的结果为:模型的目标是将地面与其他物体分割开,只分割两类,标签0为背景,标签1为背景。
通过查看推理的图片发现推理结果与miou表现一致,精度差距较大。
左边为原图,中间为paddleseg模型的推理结果,右边为onnx模型的推理结果。
具体的复现工程可以查看:https://github.com/LS1030/paddle_onnx_test.git
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