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- 关于双帧双核，bpu推理与cpu后处理并行的问题已解决您好，如果我想实现bpu推理和cpu后处理的并行，以及两张图片同时在两个bpu上进行推理，有可参考的解决方案吗，或者有相关的教程吗，为什么用户开发手册里面啥也没有呢，感觉你们的说明文档好乱呀，有没有一个比较完整的文档，然后可以链接到其他文档的那种
casiatao
算法工具链X3 SDB2022-08-182022-08-1869 - docker中运行opencv中的videocapture报错已解决我尝试读取视频并进行检测跟踪，cmake在x86环境下编译成功，但运行时报错算法工具链X3 SDB2022-08-172022-08-1767
- xstream不维护了吗？已解决xstream不维护了吗？还是有其它模块替换了呢？github的版本一直没有更新，最新发布的工具链也没有找到。
zhang算法工具链征程5征程32022-08-172022-08-1792 - Xplorer-8.0.13-linux-x64-installer.bin 和 vdsp_vp6_RI4_linux.tgz 是通过商务获取吗，还是有公共的下载地址已解决rtkexian底层软件征程52022-08-162022-08-16135
- DepthToSpace运行在cpu上已解决我的DepthToSpace算子运行在CPU上，但是输入输出是满足要求的，请问为什么会这样算法工具链2022-08-152022-08-1536
- 反量化结点耗时较长如何优化已解决我在板上实测模型时，发现在CPU上执行的反量化耗费了较多的时间，请问影响反量化节点速度的因素有哪些，可以如何进行优化呢算法工具链2022-08-152022-08-1578
- 开发机docker环境内运行验证模型后显示Illegal instruction (core dumped)已解决用户您好，请详细描述您所遇到的问题。1.硬件获取渠道：亚博智能天猫旗舰店2.当前系统镜像版本：开发机为ubuntu18.04, docker版本：docker_openexplorer_centos_7_xj3_v2.2.3.tar3.当前天工开物版本：Horizon OpenExplorer v2.2.3(release_date:20220617)各个模块的具体信息,请参考各个模块相关的re
munitis
算法工具链旭日X3派2022-08-142022-08-1479 - onnx模型转换后的bin模型拓扑图会多出几个输入已解决原始浮点模型转换后的bin模型
Linxiaoxu
算法工具链2022-08-132022-08-1331 - 执行hb_mapper makertbin的过程出现reshape节点执行失败报错已解决docker : hub.hobot.cc/aitools/ai_toolchain_centos_7_xj3: v1.13.3在hb_mapper makertbin过程出现了reshape失败的报错浮点模型的输入为[2,3,1024,1024]，在yaml文件中也设置了input_batch为2.这里的报错与原因似乎是在calibration的过程中，程序给模型只传入了一张图片，导致resha算法工具链2022-08-132022-08-1342
- 在进行仿真的时候，无法设置BPU内存已解决docker : hub.hobot.cc/aitools/ai_toolchain_centos_7_xj3: v1.13.3在ai_toolchain中跑模型的x86仿真时，出现了好像是内存不够的报错然后我在运行脚本中已经添加了"export ENV_SIM_BPU_MEM_SIZE=2147483648" 字段但是上述报错并没有消除。另外。我还有一个问题:ENV_SIM_BPU_MEM_SI算法工具链旭日X3派2022-08-122022-08-1249
- hb_mapper checker报错assert len(attribute.ints) == 4已解决用户您好，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：1.1.163.当前天工开物版本：1.1.16_202207044.问题定位：hb_mapper checker时候log报错：2022-08-12 15:38:17,961 file: onnx2horizonrt.py func: onnx2horizonrt line No: 3892 ONNX model outp
zombder
算法工具链征程3征程52022-08-122022-08-1219 - X3派自己训练yolov5模型到单张图片推理问题已解决用户您好，请详细描述您所遇到的问题：系统软件版本：x3pi_ubuntu_v1.0.2使用1.10.7版本OE包进行yolov5脚本进行模型验证、转换、推理自己训练模型1. 修改源码进行模型格式转换（pt->onnx）首先使用YOLOv5-5.0版本的源码进行训练得到自己的模型（best.pt）yolov5源码中yolo.py修改：（models文件夹下）修改内容为：x[i] = x[i].perzhengsiyu算法工具链旭日X3派2022-08-122022-08-12284
- hb_mapper是否支持int类型输入？已解决用户您好，请详细描述您所遇到的问题。1.硬件获取渠道：技术合作2.当前系统镜像版本：1.1.163.当前天工开物版本：1.1.16_202207044.问题定位：pytorch训练了一个模型，一共四个输入，其中两个是torch.float32类型的两个是torch.int32类型的。使用hb_mapper checker命令时候报错：2022-08-12 14:36:02,381 ERROR [O算法工具链征程5征程32022-08-122022-08-1238
- mipi tx 如何调试输出？是否sdk中demo示例？已解决需求是将J3中的视频数据通过TX输出查看display 子系统数据流图，是不是要将数据转到sif，然后怎么使能tx呢？zhoule底层软件2022-08-122022-08-12109
- 执行build_x86.sh时出现报错undefined reference to `google::FlagRegisterer::FlagRegisterer已解决算法工具链2022-08-112022-08-1122
- sigmoid输入shape小于8192但仍在cpu上运行已解决算法工具链X3 SDB2022-08-102022-08-1043
- yolov5上板运行时间过长,达不到实时性的要求已解决用户您好，请详细描述您所遇到的问题：在将yolov5部署上板时，发现运行时间过长，在model_inference代码中，发现在首先使用infer_method输出了一个output ,然后进行后处理postmethod，在后处理过程中要先等待推理结束在进行后处理，在这个过程中等待推理结束的过程耗时约270ms左右，这个时间是正常的吗？infer_method输出的output不是代表前向推理完成
慌慌张张不嚣张
底层软件2022-08-092022-08-09260 - YOLOX_tiny的估计性能和实测性能差距非常大已解决我在开发机上使用hb_mapper对YOLOX_tiny的bin模型进行评估，得到的帧率为52FPS，而在开发板上实测，得到的帧率只有7FPS，不太明白为什么会差这么多，我看了生成的profile文件，CPU的推理用时很短算法工具链X3 SDB2022-08-082022-08-08127
- 1 * 1卷积核转模型之后位置与源模型不一致，输入有所改变已解决用户您好，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：1.1.21i_en 3.当前天工开物版本： 2022-08-03 17:43:40,099 INFO ########################################2022-08-03 17:43:40,099 INFO ----------- dependency info ------------ljl20算法工具链X3 SDB2022-08-082022-08-0830
- X3 推理 yolov5n.bin 报错已解决用户您好，请详细描述您所遇到的问题：系统软件版本：x3pi_ubuntu_v1.0.2问题涉及的技术领域： onnx->bin问题描述： python 端推理异常 ```shell[C][5004][08-08][11:09:09:639][configuration.cpp:51][EasyDNN]EasyDNN version: 0.3.5[BPU_PLAT]BPU Platform VerstripleMu算法工具链旭日X3派2022-08-082022-08-08153
