【经验】解析瑞萨cnn工具链R CAR V3H推理resnet18后输出的cvs文件

时间： 2023-01-30 来源：世强

技术问答

RENESAS推出的cnn工具链 R CAR V3H转换ResNet18.caffemodel模型后，运行推理输出特征数据保存为cvs文件，本文将为大家解析cvs的内容。

在20221014_Renesas_CNN-Toolchain_v1.26.0_samples\resnet18v3h1\V3H1\V3H1_FE\exec_hil\output路径下面是对应sample运行后保存的数据：

这里主要看一下红框中的文件，打开前面4个cvs文件：

img_memory.cvs为模型输入图片img_memory(0).pgm+img_memory(1).pgm+img_memory(2).pgm,shape为3*224*224因为这是resnet18的输入要求

img_memory(0).cvs的数据，shape为1*224*224刚好img_memory.cvs的1/3,也就是其中其中一个通道的数据，与img_memory.cvs的前面1/3数据完全相同

而img_memory(1).cvs，img_memory(2).cvs的数据与img_memory.cvs的后面2/3数据也是一致的，所以这就是输入数据从内存中dump出来保存为cvs的。

再看一下最后一个res5b_branch2b_bn_ar_memory.cvs文件，它的shape为512*7*7与resnet18的最后一层卷积输出是一致的：

这与resnet18模型结构也是吻合的：

所以res5b_branch2b_bn_ar_memory.cvs就是最后一层卷积层输出的512*7*7的特征图，而另外输出的res5b_branch2b_bn_ar_memory(0).cvs到res5b_branch2b_bn_ar_memory(511).cvs其实就是这512*7*7中的512个7*7分辨率的特征图：

这是第512个7*7特征图，与总的512*7*7 矩阵数据是一样的：

这些特征图属于抽象特征数据了，也可以通过方法转换为特征图片查看。

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