地平线j6m的算子分析报告中的move单元或者算子是用来做什么的，我看source_opid是-1  地平线卷积前面的move 是实现的什么操作呢

求助bevformer在板端部署时，自己采集数据集训练后，需要重新准备reference_points0.bin文件，求助各位该如何准备

J6.oe3.0.31.MapTROE模型当前状态：. .1.算子融合情况，少量算子未按照预期融合.. .疑问1：.浮点模型一致，配置不同，算子融合情况不一致，全部为int8存在，激活层int16，权 重int8不存在该问题（Allfusablemodulesarefusedinmodel!）原理是什么？. .2.共享模块检查.调用次数大于1的模块需要拆开..cls_branches= nn.Mo

.oe版本：3.0.31.执行：ptq量化时报错.hb_compile--config/private/oe_code/horizon_j6_open_explorer_v3.0.31- py310_20241231/samples/ai_toolchain/horizon_model_train_sample/scripts/hb_compile_fast-perf/full_compile_c

前面提到的红绿灯杂色问题原因已找到，是 DEMOSAIC_CONFIG 参数中的 np_offset 引起。np_offset参数是什么含义呢？以及它的作用？ 

这个结构使用hb_compile报错：Allocation failed! 这个有什么不合理的地方么，资源不够？还有什么地方会影响这个导出呢，docker中的shm-size已经设置为600M.https://developer.horizon.auto/forum/766558256234696704.这个帖子有相关的log和资源占用命令

我现在手上有一组raw序列，就是frame_id是连续的，现在需要按照frame_id的前后顺序进行回灌，应该做哪些配置？

这边使用拆分的雷达点云模型，模型的输入voxel 数量不是固定的[x, dim, 5]这样的shape，想要使用动态输入，但是没有找到如何使用的方法，希望能够提供帮助平台： J6-M工具链版本： open_explorer_3.2.0

在进行ptq,最后一步编译生成hbm出现报错，free -h 后，运行docker的hb_compile 应该是内存足够的..2025-10-16 06:04:08,951 INFO Start to compile model..[==================================================]100%

oe版本：3.0.31. .执行：ptq量化时报错 hb_compile--config/private/oe_code/horizon_j6_open_explorer_v3.0.31- py310_20241231/samples/ai_toolchain/horizon_model_train_sample/scripts/hb_compile_fast- perf/full_compile

我需要将一个transformer的onnx 模型转成J5芯片上可运行的模型，  先考虑技术方案， 

请问pooling算子在 j6哪个模块运行，我看有在aae上运行，有的在vae上运行，这两种有什么区分吗

Control Tool工具有开放参数用于设置曝光路由表吗？比如shutter、sensor AGain、sensor DGain、ISP Gian这四个当中我想优先使用shutter、其次再使用sensor AGain........

按照文档10.4 dsp示例包在j5测试时, 无法启动dspJ5 天准 oe 1.68无论是nn和cv都测试失败 显示[ERROR][][rpmsg_lib.c:125] [rpmsg_lib]dcore0_rpmsg_op server not start 

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我用hbPlayer工具抓raw图时会自动把yuv也抓下来，但是raw和yuv的frame_id或sensor_time并不是一一对应，hbPlayer工具有办法抓取同一时刻的raw和yuv吗

.J6M.OE包 3.031.问题：模型转换.hb_compile工具转hbm文件时，是否支持配置动态abtch？如果支持能否给个yaml的例子..

背景：oe3.2.0版本的flashocc与maptr模型.问题：.1、flashocc中的input[12]和input[13]输入含义以及该如何基于工具联准备输入呢？.模型输入信息：.input[12]: name: points0 valid shape: (10,128,128,2) aligned byte size: 655360 tensor type: HB_DNN_TENSOR_

transformation是Custom模式下，我自己传入remap table，gdc得到的去畸变图像和Opencv的remap得到的图像不一致，看起来向右下方移动了,有一点点差异

我前面用的是普通回灌（不带AE info），优化了红绿灯杂色的问题，然后重新出so版本到路上测试，结果红绿灯杂色问题依然存在。所以想确认一下AE info单帧回灌 + tuning，能否和路上实测一致？