Softmax输入或输出SecondStageBoxPredictor / ClassPredictor / BiasAdd / softmax具有无效的批次

Question

我们已经在Mask R-CNN上训练了NVIDIA GPU模型来进行对象实例分割，并在某些具有足够性能的图像上进行了测试。现在，我们正在研究在Neural Compute Stick 2上部署经过训练的模型。我刚刚开始使用OpenVINO toolkit，这是我所做的：

• 我从mask_rcnn_inception_v2_coco.tar.gz下载了TensorFlow detection model zoo并解压缩了。

• 我使用ModelOptimizer来获得Intermediate Representation：

  python3 mo_tf.py \
  --input_model ./frozen_inference_graph.pb \
  -- tensorflow_use_custom_operations_config extensions/front/tf/mask_rcnn_support.json \
  --tensorflow_object_detection_api_pipeline_config ./pipeline.config \
  --data_type FP16
  

（我使用FP16的数据类型，因为VPU不支持默认的FP32）

• 然后我在mask_rcnn_demo中使用推理引擎，如下所示：

./mask_rcnn_demo -m ./frozen_graph.xml -i ./image.jpg -d MYRIAD 但是，出现以下错误：

[ ERROR ] [VPU] Softmax input or output 
SecondStageBoxPredictor/ClassPredictor/BiasAdd/softmax has invalid batch 

有人可以指出这个错误的根源吗？

我从文档中了解到，当前仅在CPU和GPU上支持Mask RCNN，但我想知道有什么办法可以使其在VPU上运行（例如为Model中不支持的图层编写自定义图层）优化程序？）。我尚未在文档中找到有关为什么VPU不支持Mask RCNN的任何解释。

谢谢

Answer 1

尝试使用 HETERO插件

-d HETERO：MYRIAD，CPU