flashocc QAT demo 的hdm推理结果异常

hello Luomantiker，我把hbm模型和其需要的输入，以及C++推理代码上传到

链接: https://pan.baidu.com/s/1And_dduHO9aR_8cVzLEU6Q?pwd=jnjb 提取码: jnjb

详细注释在readme.txt里，麻烦看下问题

bc推理正常结果：

hbm推理异常结果：

hello，找到问题了吗？

你好，暂时还没有哈，我们基本上是仅提供方案面建议，你这个涉及代码排查可能需要的时间比较长，我们尽早哈。另外，问一下，你跑的这的测试用例这来自于OE的原有的sample还是你们自己的模型和处理代码呢？

跑的OE的demo，跟着falshocc教程走的，导出了hbm模型

hnm模型的C++推理是自己写的

明白了，谢谢，先看看后处理代码的复杂度吧，有结果我尽早反馈！

hello，有结论了吗？

你好，从目前的结论看，最终量化出的结果不对，但是能导致这个结论的可能有：

1， 推理结果本身就是有问题，无论可视化部分的逻辑是否有问题，结果不是不对的。

2， 可视化部分的逻辑有问题，这样即使推理结果是OK的，可视的结果也不对。

所以，需要对齐一下

1. 你认为OK的结果图是哪里来的，怎么来的，通过_quntized.bc推理得到的？

2. _quntized.bc和.hbm的输入输出的要求和结果数据是不是一样的，也就是说同样的输入是不是可以有同样的输出。

3. 如果确认了_quntized.bc和.hbm的输入输出的要求和结果数据是不是一样， 并且可视化部门没有问题，就可以进行c++的前处理验证了。

关于输入：

1. .bc的输入为 6张图片+6个相机外参（生成look up table）

bc推理时保存 look up table， depth_points 和 feat_points；这两个look up table 也是bc推理必须用到的

2. .hbm推理的输入：6张图片 + depth_points + feat_points

至此，.bc和.hbm的输入是一样的，差别在于6张图片的预处理，.bc对图片会-128/128； .hbm直接按nv12喂入，内部会进行-128/128

关于输出：

先不看可视化效果，直接把bc推理时的结果保存，这里的结果指的是在softmax 和 sigmoid的之前的结果；同理，把hbm的结果解析出来一一对比，会发现数据对不上

你好，关于flashOcc的部署这里先提供一个参考图给你：

你看一下是不是部署时把参考点量化部分遗漏了哈。

非常感谢，我按照你的建议将points量化后输入hbm，推理成功了，但是与bc有一些差异

收到，看来推理错误的问题解决了。

后面这个问题看起来这个应该是量化损失引入的，对于损失肯定是越小越好，但是需要你们评估一下，目前的业务场景情况是否可用？你们用的这个模型是工具链附带的还是你们做过修改的。自带的模型目前已经进行过优化，进一步的精度优化你可以关注一下新版本的发布。当然，如果模型是你们自己修改的，这个就好看你们的修改点了，不过也要评估一下，修改前的损失，以便对比。 为了方便问题处理和管理，如果需要，请通过新的主题加以跟踪。