네, 수정이후 에러 없이 정상적으로 추론되는 것 확인하신 이후에 tcnnapp 소스 추가하시면 됩니다.
tcnnapp을 수정하여 시각화 검증을 하기 보다는 custom_postproc.c에서 추론 결과를 json으로 저장한 뒤 로컬에서 opencv를 통해 시각화를 통해 검증하시는게 조금 더 수월하실 거라고 생각됩니다.
감사합니다.
안녕하세요, 시각화 검증 이전에 모델 동작 자체는 확인했습니다
디코딩 로직만 수정하면 잘 될것으로 예상됩니다.
하지만 AI-G 보드가 다운되는 현상이 발생하는거 같은데.. CPU 사용량으로 인해서 다운될 가능성도 있나요?
모델 추론 과정에서 사전에 할당된 메모리 영역에 접근할 경우 보드가 다운될 수 있습니다. 어떤 상황에서 다운된다는 것일까요?
자세한 설명 부탁드립니다.