开发包版本：openexplorer/ai_toolchain_ubuntu_22_j6_cpu:v3.0.22.问题：.模型转换时发现gridsample精度损失严重，mix量化算法给出的报告如下..2025-06-24 06:28:42,413 INFO ==============================================Merge_Info(cosine-simila

想使用J5 PCIE 和FPGA进行数据通信，但是为找到相应的接口说明文档，无法继续进行开发，哪里可以找到相应的开发文档

芯片型号：J6M.工具链版本：horizon_j6_open_explorer_v3.0.31..问题：.1. 模型中包含自定义的bev_pool_v2算子，在模型量化时提示"is not a registered function/op"。论坛只找到了这个算子QAT量化方式的实现，PTQ量化方式需要如何实现导入bev_pool_v2算子？. https://developer.horizon.

..芯片型号：J6.天工开物开发包 OpenExplorer 版本： J6_OE_3.0.31.问题定位： J6全流程all-round示例检测异常.问题具体描述：在调试OE包里面全流程all-round示例时，发送到web端显示的检测框只出现在图片中间部分，四周有目标均未检测出，请问是什么原因？..

芯片型号：J6M.工具链版本：horizon_j6_open_explorer_v3.0.31.问题：.1. 该版本工具链文档中，只有input_layout_train指定原始模型输入数据排布，没有input_layout_rt指定上板模型的输入数据排布。使用该版本工具链只能依赖自动生成的上板模型数据排布，无法指定吗？2.量化后的上板模型默认float32输出，如何指定int8输出？如果int8

您好，qat量化如何指定算子在cpu还是bpu运行，达到ptq中通过 yaml文件node_info参数指定算子运行位置相同的效果？

在inference阶段，系统总是报错.(inference_module.cc:126): layout: 512, 512, 512.(main.cc:94): START!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!.(input_module.cc:129): j5 vio message, channel_id: 0 frame

征程5，yuv422怎样修改是16位或者8位？.我接入的是YUV422数据，有个YUV422 16位图像正常，接入YUV422 8为的就出现条纹，怎么修改输入源的格式？？？？？？

在ai_forward_view_sample的main.cc中，我只是把inference和postprocess模块相关的给注释了，但是相机初始化失败了……. 

chip: J6M.sdk version:   dev-j6-j6e-debug-3082-2024-07-24  . .问题：如何实测以下不同启动阶段所花费的精确时间？. ..POR.SBL.MCU.SPL.ATF .OPTEE.U-boot.Linux Kernel.

跑run_sample.sh过程中的问题，麻烦解答一下。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

麻烦大佬帮忙看一下：ptq 时对于校准yaml文件的准备，将 input_type_rt 和 input_type_train 都设置为了 rgb 进行校准量化，首先将norm_type 设置为 no_preprocess，这样处理是因为我使用的校准数据集已经归一化过了，结果这样量化后得到的一致性很差。然后我就在校准文件中加上了归一化的设置，如下图所示，量化后的模型一致性就正常了。但是我输入的校准

这个是不是说明摄像头接入部分已经没问题，可以获取到图像了。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

.芯片型号：J6M.版本：horizon_j6_open_explorer_v3.0.22.问题：复现不了 https://developer.horizon.auto/blog/10144 中给出的耗时帧率. . henet_param = dict(. type="HENet",. pretrain_model="data/pretrained_models/

请问下，在J6模型量化时碰到了非法的阈值，是什么原因，如何避免呢？.在量化后的模型做推理时，结果跟浮点模型误差比较大

想查看bc模型和hbm模型的输出一致性，但是两个模型的输出数据类型一个是INT32，一个是FP32，所以使用hb_verifier报错，但是hb_compile.log中会有输出一个一致性，请问可以直接看这个结果吗，如果没有办法用hb_verifier查看，还可以用什么其他办法查看呢.. 

采用J6的V3.0.17和v3.0.22版本中的export_onnx.py导出qat模型，使用的是configs/bev/bev_lss_efficientnetb0_multitask_nuscenes.py,导出的qat.onnx模型中的卷积为什么还属于pytorch域中_convolution算子，并未转换到onnx域中。怎么样操作才能到onnx域。.使用指令：python3 tools/

..芯片型号：J3...天工开物开发包 OpenExplorer 版本：horizon_xj3_open_explorer_v1.16.6...问题定位：双核利用率低问题...问题具体描述：在模型量化时，我配置了core_num: 2，但是在板子上跑模型时发现，双核的利用率较低。...该如何进一步提高bpu利用率呢

之前的资料都不见了 之前的资料都不见了  之前的资料都不见了  之前的资料都不见了  之前的资料都不见了  之前的资料都不见了  之前的资料都不见了  之前的资料都不见了  之前的资料都不见了  之前的资料都不见了  之前的资料都不见了  之前的资料都不见了  之前的资料都不见了  之前的资料都不见了  之前的资料都不见了  之前的资料都不见了 

芯片：J6E..对于文档中：“编译后的数据指令模型在BPU上进行推理计算时，它将表现为1个或者多个function-call的调用，其中function-call是BPU的执行粒度，多个function-call调用任务将在BPU的硬件队列上按序进行调度，当一个模型所有的function-call都执行完成，那么一个模型推理任务也就执行完成了。” .这里模型对应的每个算子是一个function-c