使用工具链转换maskrcnn模型遇到第一个问题（模型来自onnx官网），报错如下图。模型对输入要求如下图，请问在使用工具链check模型前如何按自己需求设定好数据格式呢 01_checker.sh里面并没有找到数据处理相关函数。env.conf也没有找到相关说明模型连接：https://github.com/onnx/models/tree/master/vision/object_detect

onnx模型的图像输入时不固定的，但是量化模型需要指定输入大小，如何动态输入呢？

摸索了一天J3，参考了论坛中一些不错的帖子，总结一部分填坑经验，希望有用。建议优先参考“文档/X3J3_Toolchain_Docs_v1.1.21_CN.zip”，将此文档做为补充。建议先看用户手册：文档/X3J3_Toolchain_Docs_v1.1.21_CN/X3J3_Toolchain_Docs_v1.1.21_CN/SystemSoftware/MU-2520-8-H-J3平台系统软

目前对开发板进行了刷机操作，刷机版本是disk_xj3_emmc20201023_1GB&2GB.img，AI Express按照github上的交叉编译进行编译，生成deploy文件夹后，拷贝到开发板/userdata目录下，后，运行sh run.sh，无法展示正确的demo，log如下：ssh root@10.33.10.60root@j3dvbj3-hynix2G-2666:~# cd /u

模型为百度paddleocr官方推测模型，也是用paddle提供的官方方法转换成onnx格式，paddlepaddle版本2.0.0-rc1

前提：1. 我看到贵公司提供的量化方案有两种，一是采用Tensorflow/mxnet做量化训练的，二是onnx模型直接浮点转定点的。2. 我看到论坛里讨论的YOLOv5模型转换普遍有精度下降的问题，而且下降很严重。请问：1. 一般采用pytorch训练的检测模型（比如YOLOv5），转成onnx后，直接浮点转定点，再实际部署后的精度损失是多少？2. 推理帧率大概是多少？您在社区里说13fps，指

请问如何申请硬件开发套件？我司主要从事特定场景自动驾驶机器人研发，寻求一款视觉感知算法硬件。

执行信息如下

我在论坛上看不到关于J3开发平台的使用指南，请问是和X3一样的步骤吗？另外，我看X3都是在Windows上面，在Ubuntu上能开发不？

我看到，工具链中的model zoo 提供的是这个版本的训练模型，这个版本的yolov5地平线官方有提供训练代码吗

你好，我们按照之前帖子（https://developer.horizon.ai/forumDetail/136488103547258581）进行了修改，创建了libmultimedia.so、libmultimedia.so.1、libvio.so三个软链接，又遇到如下错误：

我们在CMakeLists.txt文件中没有找到：set(CMAKE_C_COMPILER /opt/${工具链目录名}/bin/aarch64-linux-gnu-gcc)。运行AI-EXPRESS里的：bash build.sh x3，出现以下错误：

我们的模型有四个输入，配置好配置文件之后开始执行build.sh 进行模型转换，中间量化的过程有两个输入输出阈值警告，我看之前有人发帖子问过，解决方法好像没贴出来，后面编译过程中有 “-j” “-job"没定义的报错，这点也不知道是为什么

脚本定义：报错截图：顺便问一下，这几个参数啥意思？

我现在有点混淆概念，无人驾驶芯片指的是无人驾驶汽车的主控芯片吗，还是指的是计算平台中的芯片？除了无人驾驶芯片就是功能芯片？

你好，下面是是执行build.sh 时量化模型的输出，请问量化后的节点正常吗？2021-01-27 20:31:10,419 INFO hbdk-cc parameters:{'optimize-level': 'O2', 'input-source': 'ddr', 'optimize-target': 'fast', 'input-layout': 'NHWC', 'output-layout

一开始是跳出来的bad_alloc,然后再运行一次就是下面弹出的段错误了......................是因为虚拟机中Ubuntu分配的内存太小了吗？还是别的原因？

想请问下网络模型如果需要有多个输出的话，针对x3开发板该怎么写prototxt文件

模型可以正确转化，也scp到开发板，但是开发板无法加载模型，报错如下，请问咋回事

我们的模型含有两个输入节点，也就是每次输入一对图像。在网络发送时该如何修改呢。看了下send_image.py和zmq_msg_pb2.py文件，没太明白！主要是google.protobuf那一块