天工开物开发包docker_open_explorer_ubuntu_22_j6_gpu_v3.0.27.tar.gz进行qat进行车位检测训练过程遇见问题：float车位检测误差0.1m --> calibration 检测误差0.13m --> qat （加载calibration模型运行9steps/900steps/4999steps）检测误差一直在0.19m左右.为什么qat训练效果会

环境信息芯片/架构：J6，march: nash-mOE 工具链：HBDK 4.1.17，HB compile 3.3.11运行环境：Docker问题描述J6 OE 当前是否支持 CenterPoint 这类 SparseConvolution / ScatterDense 算子？如果不支持，官方推荐的 CenterPoint 适配方式是什么？

芯片型号：J6Mopenexplorer版本：horizon j6_open_explorer_v3.7.0问题定位：calibration精度下降问题描述：参考配置：samples/ai_toolchain/horizon_model_train_sample/scripts/configs/bev/bev_sparse_henet_tinym_nuscenes.py1. 使用参考算法+业务数据

你好，我原有一个成功以Resizer模式部署的简单分类模型，对原网络结构进行了简单的修改后，重新部署在X86仿真环境中推理结果不正确，经过分析认为推理代码可能没有问题，不知道是什么原因，这是量化过程中的日志信息。hb_compile -c ./config_nv12resizer.yaml.2026-04-29 13:05:02,467 INFO The log will be stored in

4 月 26 日，2026 年挑战杯 “揭榜挂帅” 专项赛榜题正式发布！赛事聚焦八大前沿科创领域，精选 103 项优质攻坚课题，地平线特色赛题同步重磅揭晓。作为出题单位，地平线立足机器人赛道，紧扣智慧环卫实景应用，围绕征程 6 系列产品打造无人清扫车创新课题，聚焦补齐国产操作系统在高端环卫装备的应用短板，加速环卫装备智能化、国产化升级。诚邀全国高校科创达人踊跃报名，以硬核技术解锁智慧环卫新方案，一

芯片型号：地平线征程j6地平线征程6做tile方案的时候，对nchw四个维度进行切分，优先切哪一个维度，并且做tile的时候，做数据对齐，生成的新的维度要求能被某个数整除吗，比如说，tile后的h维度的值要求是8的倍数。你能给我详细的方案介绍吗

OE包版本：horizon_j6_open_explorer_v3.8.1-py310_20260326如何下载这个权重。

芯片型号 J6在自己对模型参数进行了修改，需要做qat训练 但是原版没有提供这个实现

目前用的是是J6-M芯片，OE3.7.0，域控型号为tztek@ea88d8bc8070 release 20250911-154143。DSP初始化成功，但是程序运行报错，错误代码为-300002.想问一下，是DSP版本与BSP版本不一致导致的吗，如果是，是否有不升级BSP版本的解决方案呢，谢谢。相关打印信息如截图

你好，我在采用OE包3.7.0里面的模型进行量化训练以及量化分析时，有些参数不是很懂，其中get_qconfig_setter中的templates中一开始给全局的都设为int8，怎么后面ModuleNameTemplate( {m: {"dtype": qint16, "threshold": 1.1}for m in int16_max_point_muls

地平线的同事们好，我在J3平台点亮一款相机，1920x1080p，50fps，现在可以正常出图，但是运行程序第一次调用hb_vio_get_data时会有一行警告：hb_vio_event_t: port(0) type(1) statue(16/0x10)。我查看了源码，对应/kernel/drivers/media/platform/hobot/sif/hobot_dev_sif.c的3014

地平线的开发人员您好。 近期我们在做 YOLOX 红绿灯模型的板端部署对齐时，发现一个比较明确的问题，想请你们帮忙一起定位。 我们直接从板端获取同一张真实输入的 YUV(NV12) 数据，基于同一个输入文件，分别测试了： 1.deploy_optimized_float_model.onnx 2. deploy_ptq_model.onnx 3. deploy.hbm 在这个逐步部署的

J6MOE包：3.7.0我在将hbm与bc文件的图片输入用nv12的int8数据类型输入到模型中进行推理的结果与直接采用float32的图片数据输入时，有精度损失，不过这个具体的精度损失还没有进行评测。但从肉眼上来看，精度损失应该不小，我想问一下，我应该从哪几个方面去解决这个问题呢？继续上次没解决的问题，麻烦继续解答一下。https://developer.horizon.auto/forum/1

按照官方远征5算法工具链4.1.2.3. 本地手动安装操作，命令“bash install.sh”报错如下：bash install.sh.start to install ai toolchain.~/Desktop/horizon_j5_open_explorer_v1.1.77-py38_20240802/ddk/package/host/ai_toolchain ~/Desktop/hor

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就是我的RDK X3能够连接电脑的显示器屏幕显示，买了个小的HDMI屏幕，无法显示信号，是分辨率的问题嘛，小屏幕支持的分辨率是1024x600

平台：J6M，OE：3.7.1错误信息：terminate called after throwing an instance of 'pybind11::error_already_set'. what(): ValueError: launch runner failed. reason 4-th input dim0 shape mismatch: expected 2 got 1.PL

平台信息：J6M，OE版本：3.7.1错误描述：模型中的一个reshape节点无法转为多batch，1x1x18x10 -> 1x1x1x180；报错为The input tensor cannot be reshaped to the requested shape. Input shape:{8,1,10,18}, requested shape:{1,1,1,180}报错信息：26-04-1

J6MOE包：3.7.0我在将hbm与bc文件的图片输入用nv12的int8数据类型输入到模型中进行推理的结果与直接采用float32的图片数据输入时，有精度损失，不过这个具体的精度损失还没有进行评测。但从肉眼上来看，精度损失应该不小，我想问一下，我应该从哪几个方面去解决这个问题呢？