部署准备.1.芯片型号 j6m.2.编译环境j6_gpu_v3.2.0.3.显示compile_model达到100%，但是最后的hbm没有生成，然后进程被杀死. 

..一、社区问答获奖名单...底软板块........排名...昵称...解答次数...奖品说明.....🏆...费小财...19 次...奖品池礼品自选 1 份价值 1000 元（含）以内.....🥈...csh...15 次...奖品池礼品自选 1 份价值 500 元（含）以内.....🥈...zsy...6 次...奖品池礼品自选 1 份价值 500 元（含）以内.....参与奖...

 .bin是自己量化的双核的。 在板端部署时.ros2 launch dnn_node_example dnn_node_example.launch.py \ dnn_example_config_file:=/home/sunrise/myyolo/yolov5workconfig.json \ dnn_example_image_width:=640 \ dnn_example_image_

现在使用J3的MediaCodec和MediaMuxer模块，将NV12图像编码为h264流后再封装为mp4文件，测试过程中发现常规的分辨率尺寸（1920x1080、1280x720、544x544）录制的mp4文件色彩正常，某些尺寸（2352x2352，1000x1000）的NV12图像录制的mp4文件底部有异常色彩，请问编码时对输入图像的宽和高有什么限制吗？另外编码模块支持的最大分辨率是多少？

. . . . . . Normal. 0. . . . 7.8 磅. 0. 2. . false. false. false. . EN-US. ZH-CN. X-NONE. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

onnx转hbm验证的时候可以通过，但是通过量化转hbm的时候就会oom报错 配置如下：O2,.cal_batch_size为1，但是实际转的时候会有提示说usingbatch为8，然后强转为1的点. .

使用OE包1.1.77量化模型，将所有节点转成INT16，量化前的onnx模型和量化后的onnx模型，推理结果都正常。.但是一旦使用Int8量化，余弦相似度还是很高0.99左右，量化前的onnx模型结果也没有问题，量化后的onnx模型输出不正确。.地平线量化工具感觉有问题。应该如何定位具体的问题？

使用OE包1.1.77量化模型，将所有节点转成INT16，量化前的onnx模型和量化后的onnx模型，推理结果都正常。.但是一旦使用Int8量化，余弦相似度还是很高0.99左右，量化前的onnx模型结果也没有问题，量化后的onnx模型输出不正确。.请问是什么问题呢？. 

.目的：进行yolo模型移植到j6m板子. .yolo模型是v11的，模型是个pose模型，有13个通道，1到4是box，5是置信度，剩下8个通道表示4个点。.1088的模型检测的时候，看结果剩下的12个通道都有数据输出。下面的两个yaml是我用来转换onnx->hbm的yaml. . .问题： . 用的原生的yolo的pt模型是1088*1088的，我将其转换成640*640的onnx，再转换成

ude create task failed! signature: native::inplacescatterND(tensor,tensor,tensor,str,bool) -> (tensor).地平线导出的hbm模型上板动态性能验证的报错，这是什么原因

目前使用J3的tuning_tool工具点亮一路相机的图像，然后使用hbplayer的默认配置，点击connect就可以实时播放相机图像了。现在想同时点亮四颗相机的，然后使用Hbplayer同时查看多路相机图像，请问tuning_tool的参数和hbplayer的参数应该如何搭配？hbplayer版本为v1.12.01

J6M ISP输出的yuv色域是什么？sRGB或Rec.709？我看CCM矫正模块里面有相关的选择.

J6M上想要部署lanesegnet模型，下载公版模型后，放到OE环境里面，安装必要的库的时候，发现没有pytorch，且python版本为3.10，模型需要使用python3.9,以及mmdet3d和mmcv均有对应的版本，在OE环境下不兼容。尝试构建虚拟python环境和离线版本安装， 安装必要的库的时候，发现没有pytorch ，且当前环境下无python3.9,（ python版本为3.1

..该帖子为社区文章【地平线 J6工具链进阶教程】J6 模型性能分析及优化 - 地平线开发者社区   提供了对应附件的下载方式：..性能分析及优化的完整流程均集成在了下面这个脚本当中：performance_analysis_1.0.3_for_oe3.7.0.py.传入qat.bc和hbm的输出示例：performance_analysis.log .. ..

使用OE 3.0.22版本.其中设置了lane模型50ms的超时.前后两帧 有一帧生效 另一帧没有生效.

当前需要在J3控制器上需要获取yuyv类型的摄像头原始图像数据。摄像头尺寸是1280x720，图像类型代码是0x1e。在配置vio的json文件中将 ”format“设置为了8 ，ddr_output_enable 设置成了1 。并使用 hb_vio_raw_dump（）这个函数获取sif_raw图像数据，结果发现plane等于2，第一个plane的size是921600，第二特plane的siz

目前官网下载的horizon_j5_open_explorer_v1.1.77-py38_20240802版本，CPU、GPU的能够正常拉取，在启动GPU docker时，出现了报错。nvidia-container已安装。..附件1 报错图示.附件2 当前系统环境版本和库版本.附件3 执行的报错指令.

j6e有几个核，怎么指定qat转的hbm模型在哪个核跑。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

.芯片型号: J3 pliot.请问下HB_VP_DmaCopy这个接口怎么使用的，申请一个物理内存，然后拷贝了一张1080p大小的图像后，将对应的虚拟内存的数据写文件发现数据都是0，耗费了大概20ms的时间，其中满足了src跟dst都是连续内存的条件，请问这个函数接口应该怎么使用，麻烦解答一下，感谢！.

请问模型编译在j6_3.3.0和3.5.0版本的静态性能差异为什么非常大j6_3.3.0: fps为529.93j6_3.5.0: fps为322.53