ebaina官方提供的ss928适配yolo5的docker怎么改为yuv输入

海思

SD3403

SS928

使用官方提供的ss928适配yolo5的docker中的svp nnn代码进行模型推理；原来的代码输入是rgb格式；我做了如下修改：
1.修改atc的配置文件insert.cfg的—input_format参数的值改为YUV420SP;然后执行onnx2om.sh将yolov5s.onnx转换为输入格式为yuv的yolov5s.om
2.自己写个opencv的代码将图片解码为rgb后转换为yuv数据，输入到模型
其他都没动，rpn.txt参数也没动；但是运行程序结果不对：
图片有6个人，但是只推理出来四个人，而且每次运行程序结果都不同，可能第二次运行就推理出来3个人，再运行可能就推理出来5个人；
这是什么情况？有没有大佬知道

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素质男孩最有素质 2026-02-04 09:32:25

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应该和输入没关系，是不是置信度太高了、转换的时候精度丢失太多或者原始模型本身精度就不够，可以同一帧图，给原始模型推理，再给om推理。看看到地址转换的时候丢精度了，还是本身模型就没训练好。

ღ过客᭄ꦿ࿐ 回复素质男孩最有素质 2026-02-04 10:58:28

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谢谢您的回答，您说的置信度，iou等参数在上面说的rpn.txt文件中，是没有动的；
如果使用官方提供的代码：使用输入为RGB的yolov5s.om模型，然后输入RGB图像数据是没问题的
但是改为输入为yuv的yolov5s.om模型，然后输入yuv图像数据就变得不精确了；
两者使用的都是rpn.txt中的参数，也就是相同的置信度和iou；