请问：horizon_plugin_pytorch哪里下载到？ot@f40f1c19bda5:/open_explorer/horizon_model_convert_sample/ModelZoo/customer# python customer_train.py Traceback (most recent call last): File "customer_train.py", lin

用户您好，请详细描述您所遇到的问题，这会帮助我们快速定位问题~1.芯片型号：例如X3、X3派、J5等2.天工开物开发包OpenExplorer版本：XJ3_OE_2.5.23.问题定位：环境部署4.问题具体描述：进入CPU Docker之后，运行python3 tools/train.py --step float --config configs/segmentation/unet.py ,

用户您好，请详细描述您所遇到的问题。1.硬件获取渠道：2.当前系统镜像版本： CS v1.03.当前天工开物版本：4.问题定位：5.开发的demo/案例：6.需要提供的解决方案： 当前接入方案是ox01f10 sensor + max96715 -> max9296 -> J5 rx0 -> J5 pym0 vcs_test已经能跑起来，但是不出图，查询fps 出现cim和pym的输入，输出都显

用户您好，请详细描述您所遇到的问题，这会帮助我们快速定位问题~1.芯片型号：X3派2.天工开物开发包OpenExplorer版本：XJ3_OE_2.5.23.问题定位：模型训练4.问题具体描述：我想用VM虚拟机来训练，/horizon_xj3_open_explorer_v2.5.2-py38_20230331/ddk/samples/ai_toolchain/horizon_model_trai

请问在资源中心只有J5的工具链使用文档，那么请问：1. X/J3芯片的工具链使用文档有么？是和J5同一套么？2. X/J3支持QAT训练的模型么？1.芯片型号：X3、J3、J5

用户您好，请详细描述您所遇到的问题。1.硬件获取渠道：2.当前系统镜像版本：3.当前天工开物版本：4.问题定位：J5用tuning_tool接一个camera 出图时，请问怎么用 control-tool 固定一组参数 ,不动态调节5.开发的demo/案例：6.需要提供的解决方案：

您好：请教在调试awb时候，打印到如下log： “out: rg 167 bg460，temp 2500”temp对应色温，rg bg 如何理解？ 是rgain bgain 还是对应awb灰区坐标？

OE版本：2.2.3我看到在PTQ中的04_inference.sh脚本调用的det_inference.py中使用了HB_ONNXRuntime来推理quantized或者origin模型，可以顺利推理出较为准确的结果。但为什么推理model_zoo中的原始onnx模型的结果就很差呢，以yolov5为例，在04_inference.sh脚本中的origin模型路径改为model_zoo中YOLO

用户您好，请详细描述您所遇到的问题，这会帮助我们快速定位问题~1.芯片型号：J52.天工开物开发包OpenExplorer版本：J5_OE_1.1.403.问题定位：板端部署等4.问题具体描述：PTQ模型导出yaml配置中，若设置了input_batch: 4, 板端hrt_model_exec perf 耗时36ms; 若不设置batch默认为1，板端耗时9.26ms。差不多就是四倍耗时，bat

用户您好，请详细描述您所遇到的问题，这会帮助我们快速定位问题~1.芯片型号：J52.天工开物开发包OpenExplorer版本：J5_OE_1.1.403.问题定位：板端部署等4.问题具体描述：PTQ模型导出bin,输入输出一定要在CPU上执行吗？我的模型输入输出节点在CPU上耗时占推理50%；若QAT导出，输入输出是不是在BPU上执行？

python端和04.inference 输出対不齐。最右边的图像是python端预测结果，前两张是工具链04.inference 预测结果。对不齐

嘿，社区的小伙伴们！感谢你们参与地平线算法工具链使用满意度问卷反馈！我们想借此机会听听大家对地平线算法工具链的想法，了解工具链的优缺点和你们的使用体验~大家的反馈将有助于我们进一步改进和完善算法工具链，提高我们的协作效率！谢谢大家的参与，让我们一起打磨一个更好的工具链、创造一个更好的社区！. 问卷链接点击 ：地平线算法工具链使用满意度反馈.移动端也可以使用微信/飞书/QQ等扫码填写：...

在XJ3 SDK的代码里看到有关于camera模组OTP校正数据的API，但没搜到任何调用的地方，也没有文档说明在J5 SDK里没找到类似的API请问一下上面这些API在XJ3上是否可以正常工作？是否可以提供API使用说明或example code？J5上是否有相应的API可以实现相同的功能。

问题描述：E11006 08:32:35.466884 11017 1955.393 binding_main.c:1043] G0 MIPI_SIF_MODULE module dq too much timeout error_detail -3E11006 08:32:37.009575 11023 1956.936 dev_ioctl.c:291] pipe(0)TIME OUT ,sec

用户您好，请详细描述您所遇到的问题，这会帮助我们快速定位问题~1.芯片型号：J52.天工开物开发包OpenExplorer版本：3.问题定位：相机初始化打开时报错，hb_cam_init failed4.问题具体描述：错误码为-1002和-200，MU-3020-6-L-J5平台AUTO媒体接口手 册中没有查到

用户您好，请详细描述您所遇到的问题。1.硬件获取渠道：2.当前系统镜像版本：3.当前天工开物版本：4.问题定位：使用m-48电源，A-V5-8接口，96712接4个ovx3c时探测不到96712地址tztek@TADC-D52:~# i2cdetect -y -r 4 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 a b c d e f00: --

用户您好，请详细描述您所遇到的问题，这会帮助我们快速定位问题~1.芯片型号：J52.天工开物开发包OpenExplorer版本：J5_OE_1.1.403.问题定位：板端部署4.问题具体描述：模型：/ddk/samples/ai_benchmark/j5/qat/model/runtime/mobilenetv1_cls/compile/model.hbm测试数据：/ddk/samples/ai_

用户您好，请详细描述您所遇到的问题：系统软件版本：x3_ubuntu_v1.1.5问题涉及的技术领域： 推理性能测试问题描述：在测试模型推理速度的时候发现，将PC端使用hb_perf工具测试的推理速度和在板上使用hrt_model_exec工具测试的性能进行对比，发现mobilenetv2、resnet18等分类模型基本一致，但是nanodet-m-1.5x-416、unet和deeplabv3+

模型可视化的时候有问号 quantize 模型是没有的。original float模型有问号 是什么原因？影响后续结果吗？

问题排查了两个月，终于定位到具体位置了，麻烦各位大佬帮忙看一下。同一个BIN文件，C++无法推理出正确结果，Py可以推理出正确结果。目前能够保证C++的输入和Py的输入是一样的。系统软件版本：C++使用API版本：[BPU_PLAT]BPU Platform Version(1.3.1) [HBRT] set log level as 0. version = 3.14.5 [DNN] Runti