bevformer量化后进行模型推理

你好，关于你的问题，请描述清晰一点呢：

1. 你们使用的工具链版本情况（J6-3.0.22？还是啥）

2. 你使用hbm模型进行任务推理，模型文件和你的推理过程需要你提供给我，这个我没有看到，没法验证问题。

3. 你使用的bevformer模型是你你们自己的还是我们的示例，把示例的path信息高速我，我来check一下先

你好，复现了一下你的问题。

问题1： 将6张图像作为输入，但是在运行的时候报错显示模型需要的输入数量为7. .这个是你理解错了，模型确实是7个input, 也就是是vector的size为7，你说的6张图片只是说其中的一个Tensor的batchsize为6。

问题2： 7项input具体它们代表的是什么意思 ？目前了解到的信息如下，至于怎么生成数据还在看，有结果的同步你。

你好，复现了一下你的问题。

问题1： 将6张图像作为输入，但是在运行的时候报错显示模型需要的输入数量为7. .这个是你理解错了，模型确实是7个input, 也就是是vector的size为7，你说的6张图片只是说其中的一个Tensor的batchsize为6。

问题2： 7项input具体它们代表的是什么意思 ？目前了解到的信息如下，至于怎么生成数据还在看，有结果的同步你。

你好，复现了一下你的问题。

问题1： 将6张图像作为输入，但是在运行的时候报错显示模型需要的输入数量为7. .这个是你理解错了，模型确实是7个input, 也就是是vector的size为7，你说的6张图片只是说其中的一个Tensor的batchsize为6。

问题2： 7项input具体它们代表的是什么意思 ？目前了解到的信息如下，至于怎么生成数据还在看，有结果的同步你。

你好，对于问题2：7个输入数据来源信息从代码逻辑中了解到的信息如下：

1.用户需要提供的信息包括， 提供了imgs, ego2img，ego2global，bev_h，bev_w，point_cloud_range, num_points_in_pillar，bev_size。其中ego2img和ego2global来源于Nuscenes数据集，应该可以通过相机的内外参得到。 bev_h，bev_w，point_cloud_range, num_points_in_pillar，bev_size是模型定义是的参数。

2. 上述数据与7个输入的关系是输入img由 imgs 得到，其他参数是由 imgs, ego2img，ego2global 结合 模型定义参数计算得到，部署时除了 img 和pre_bev是动态的，其他的参数都是可以提前计算后存成二进制使用的。在示例中可以将推理DEMO计算出的数据导出。

计算过程截图如下供参考：

客户您好，长时间未收到你的答复，相信问题已解。如对此尚存疑问欢迎新帖讨论，感谢您的参与！