This thread has been locked.

If you have a related question, please click the "Ask a related question" button in the top right corner. The newly created question will be automatically linked to this question.

TDA2: SSD different result between quantStatusTool and TDA2EXVEM

Part Number: TDA2

Hi:

   I traine a SSD model changed on "github.com/tidsp/caffe-jacinto-models/tree/caffe-0.16/trained/object_detection/voc0712".

   With quantStatusTool,the result is good,almost every target object is detected,But when I run the model on TDA2EXEVM,some object could't be detected in some frames.for example,as below

   

   this result is runned with quantStatusTool;but the "1" object couldn't be detected with TIDL_OD usecase when runned on TDA2EXEVM.

   And with quantStatusTool,I found the "1" object's confidence is 0.316087,so I set the "scoreThreshold" to 0.3 in TIDL_OD usecase,but the "1" object still couldn't be detected.

  Is  there something I missed?

My import config file is below:

     # Default - 0
randParams         = 0

# 0: Caffe, 1: TensorFlow, Default - 0
modelType          = 0

# 0: Fixed quantization By tarininng Framework, 1: Dyanamic quantization by TIDL, Default - 1
quantizationStyle  = 1

# quantRoundAdd/100 will be added while rounding to integer, Default - 50
quantRoundAdd      = 25

numParamBits       = 8
# 0 : 8bit Unsigned, 1 : 8bit Signed Default - 1
inElementType      = 0

inputNetFile       = "..\..\test\testvecs\config\caffe_modesl\ssd480x192\sparse\deploy.prototxt
inputParamsFile       = "..\..\test\testvecs\config\caffe_modesl\ssd480x192\sparse\ssd480x192_sparse_iter_100000.caffemodel"
outputNetFile      = "..\..\test\testvecs\config\tidl_models\tidl_net_jdetNet_480x192_ssd.bin"
outputParamsFile   = "..\..\test\testvecs\config\tidl_models\tidl_param_jdetNet_480x192_ssd.bin"

rawSampleInData = 1
preProcType   = 4
sampleInData = "..\..\test\testvecs\input\trace_480x192.y"
tidlStatsTool = "..\quantStatsTool\eve_test_dl_algo.out.exe"
layersGroupId = 0    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    2    1    2    1    2    1    2    1    2    1    2    1    2    1    2    1    2    1    2    2    2    2    2    2    2    0
conv2dKernelType = 0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1
#conv2dKernelType = 1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1    1


Regards