BEV示例参考算法得到的hbm模型文件如何上板

你好，很高兴收到您的反馈。模型部署一般包含三个阶段：推理数据准备、模型推理执行、推理结果处理和展示。

目前OE开发包所提供的示例模型的部署代码都已在ai_benchmark进行了集成，你可以参考，具体到你提到的bev, 请参考：/horizon_j5_open_explorer_v1.1.xx-py38_YYYYMMDD/ddk/samples/ai_benchmark/j5/qat/script/bev.

你好，

抱歉我可能没有将我的问题表述清楚。我确切想要知道的是：当我走完QAT流程后，编译得到上板模型.hbm，这个.hbm是否是要使用EasyDNN模块的一些API进行模型加载、任务分配、模型推理以及输出后处理等工作，我了解到J5板端的推理部署接口都是基于C++构建的，不支持PYTHON，所以是否有一个基于EasyDNN 部署BEV 完整示例呢？

谢谢！

是这样的，对于hbm模型的加载和推理接口有目前两套：libdnn接口和easydnn接口，easydnn是TROS中基于libdnn的二次封装，如果你想基于TROS构建推理应用是可以使用easydnn模型的加载和推理过程。但是在OE包中的所有部署示例都是基于libdnn构建的，所以还是建议你使用libdnn中的接口进行模型的加载和推理，接口调用过程可以参考runtime示例和benchmark示例，benchmark中也同时包含了BEV模型的后处理代码，你也可以参考使用

好的，除了您提到的这几个参考例程之外，请问还有其他的参考例程吗，这些例程似乎都有一些简略，开发文档对于板端.hbm的推理使用介绍也相对较少，麻烦了。

谢谢！

好的，谢谢！

您客气！很荣幸有您这样积极的开发者。如果没有更多疑问，麻烦您及时关帖，后续如有其他疑问，在通过问题贴反馈，感谢支持！