我在使用https://www.kaggle.com/code/rkuo2000/garbage-cnn的方式訓練完成後,將模型壓縮成zip檔案,放至貴公司轉換網站https://www.amebaiot.com/zh/amebapro2-ai-convert-model/進行轉換,
Model選擇CNN-RGB,reverse_channel 選擇false,scale選擇0.003921568627451,並上傳了一張dataset內的圖片進行轉換,轉換完畢後放到SD card內的NN_MDL資料夾內,改名成imgclassification.nb,也將modelselect改成CUSTOMIZEED_IMGCLASS,但執行時一直出現stack overflow的問題,完全無法辨識.
因此我嘗試直接使用https://www.kaggle.com/code/rkuo2000/garbage-cnn網站內已經訓練好的模型直接拿到貴公司官網轉換,佈署後發現一樣會出現此問題,想請問是我在轉換的哪個步驟有問題嗎?scale有特殊數值才能用嗎?謝謝
@Kelvin_Huang
您好,感謝回覆,目前使用的 SDK 是4.0.7, NN_SIZE 我從 defualt 的36測試到最大的127都沒辦法還是會stack overflow
@Kelvin_Huang 您好,請問目前對此有何解決方法嗎?
您好 @CheWei , 方便提供您的模型和 Kaggle code 讓我們這裏看看也嘗試轉換嗎？謝謝
您好 @pammyleong 我是直接使用Garbage CNN | Kaggle 的輸出去轉換，只要是customized的模型就會有此錯誤
您好，
我這裏運行是成功的。
我嘗試下載了 Garbage CNN | Kaggle 的 .h5 模型。以下是我轉換的输入内容。
使用 SD card 或 Flash 加載模型都可以成功運行。
想請您再轉換一次，并且使用最新的 Pre release version 4.0.9 (20250205) 試一下。
pre-release : https://github.com/Ameba-AIoT/ameba-arduino-pro2/raw/dev/Arduino_package/package_realtek_amebapro2_early_index.json
想確認您是否運行的是 Image classification 範例， 有更改到代碼嗎？
您好 @pammyleong 非常感謝您的幫忙，在我從原本4.0.7版本更新至最新的 Pre release version 4.0.9 (20250205)後問題解決了。
我是使用Image classification 範例，並且只有更改成使用custimized model。
你好,我也有遇到相同的問題,我想請問什麼時候會更新到正式的版本(如:4.0.9之類的)