Error de YOLOv5 OpenCV: (-215:Error de aserción) mientras se utiliza .onnx
Acabo de crear un modelo yolov5 y lo exporté en formato onnx para que sea utilizable con opencv, pero sigo obteniendo el siguiente error:
[ERROR:0] global D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\dnn\src\dnn.cpp (3554) cv::dnn::dnn4v20211004::Net::Impl::getLayerShapesRecursively OPENCV/DNN: [Reshape]:(466): getMemoryShapes() lanza una excepción. entradas=1 salidas=1/1 blobs=0
[ERROR:0] global D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\dnn\src\dnn.cpp (3557) cv::dnn::dnn4v20211004::Net::Impl::getLayerShapesRecursively entrada[0] = [ 1 24 52 52 ]
[ERROR:0] global D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\dnn\src\dnn.cpp (3561) cv::dnn::dnn4v20211004::Net::Impl::getLayerShapesRecursively salida[0] = [ ]
[ERROR:0] global D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\dnn\src\dnn.cpp (3567) cv::dnn::dnn4v20211004::Net::Impl::getLayerShapesRecursively Mensaje de excepción: OpenCV(4.5.4) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\dnn\src\layers\reshape_layer.cpp:106: error: (-215:La comprobación fallida) total(srcShape, srcRange.start, srcRange.end) == maskTotal en la función ‘cv::dnn::computeShapeByReshapeMask’
Aquí está el código:
onnx_model = onnx.load('best.onnx')
onnx.checker.check_model(onnx_model)
net = cv.dnn.readNetFromONNX('best.onnx')
classes = []
with open("coco-dataset.labels", "r") as f:
classes = [line.strip() for line in f.readlines()]
layerNames = net.getLayerNames()
outputLayers=[]
for i in net.getUnconnectedOutLayers():
outputLayers.append(layerNames[i-1])
bounding_box = {'top': 0, 'left': 0, 'width': 1920, 'height': 1080}
sct = mss()
while True:
screenShot = sct.grab(bounding_box)
img_np = np.array(screenShot)
frame = cv.cvtColor(img_np, cv.COLOR_RGBA2RGB)
frame_id += 1
height, width, channels= frame.shape
blob = cv.dnn.blobFromImage(frame, 0.0039216, (416, 416), (0, 0, 0), True, crop=False)
cv.imshow("Image", frame)
net.setInput(blob)
(AQUÍ ESTÁ LA LÍNEA DEL ERROR)
outs = net.forward(outputLayers)
No estoy seguro si es solo mi comprensión de onnx, o si hay una solución que no he comprendido.
¡Cualquier ayuda es apreciada!
davy.ai
El mensaje de error sugiere que hay un problema con las dimensiones del dato de entrada a una capa de Redimensionamiento en el modelo YOLOv5. Esto podría ser causado por una forma de entrada incompatible, configuraciones incorrectas durante el entrenamiento o un problema con la exportación ONNX.
Una posible solución es verificar la forma de entrada de la capa de Redimensionamiento en el modelo YOLOv5 y asegurarse de que coincida con la forma de entrada esperada. También puedes intentar actualizar a la última versión de OpenCV y ONNX para ver si eso resuelve el problema.
Alternativamente, puedes intentar usar un framework de deep learning diferente, como PyTorch o TensorFlow, para cargar y ejecutar el modelo YOLOv5. Estos frameworks tienen sus propias capacidades de exportación ONNX y pueden manejar el modelo de forma más fluida.
En general, solucionar problemas en modelos de deep learning puede ser desafiante, pero es esencial identificar y abordar los problemas antes de implementar el modelo en un entorno de producción.