ZIPbevdetnkjenkjd 72.06MB

weixin_52019990

资源文件列表:

0821_.zip 大约有3个文件
  1. 0821_/
  2. 0821_/1_with_stereo.onnx 78.31MB
  3. 0821_/1_config.yaml 4.1KB

资源介绍:

bevdetnkjenkjd
# 模型参数组 model_parameters: # 原始Onnx浮点模型文件 onnx_model: '1_with_stereo.onnx' # 转换的目标处理器架构 march: 'Bayes-A825-03' # 模型转换输出的用于上板执行的模型文件的名称前缀 output_model_file_prefix: '1_with_stereo_dectors' # 模型转换输出的结果的存放目录 working_dir: './1_with_stereo_dectors_dir' # 指定转换后混合异构模型是否保留输出各层的中间结果的能力 layer_out_dump: False # 指定模型的输出节点 # output_nodes: {OP_name} # 批量删除某一类型的节点 # remove_node_type: Dequantize # 删除指定名称的节点 # remove_node_name: {OP_name} # 输入信息参数组 input_parameters: # 原始浮点模型的输入节点名称 input_name: 'img; onnx::Reshape_6; grid_index; grid_value' # 原始浮点模型的输入数据格式（数量/顺序与input_name一致） input_type_train: 'rgb; featuremap; featuremap; featuremap' # 原始浮点模型的输入数据排布（数量/顺序与input_name一致） input_layout_train: 'NCHW; NCHW; NCHW; NCHW' # 原始浮点模型的输入数据尺寸 input_shape: '7x3x544x960; 413x34x60x3; 8x4x65536; 8x1x65536' # 网络实际执行时，输入给网络的batch_size, 默认值为1 # input_batch: 1 # 在模型中添加的输入数据预处理方法 # norm_type: 'no_preprocess; no_preprocess' # 预处理方法的图像减去的均值, 如果是通道均值，value之间必须用空格分隔 # mean_value: '123.68 116.78 103.94; 123.68 116.78 103.94; None' # 预处理方法的图像缩放比例，如果是通道缩放比例，value之间必须用空格分隔 # scale_value: '0.017; 0.017; None' # 转换后混合异构模型需要适配的输入数据格式（数量/顺序与input_name一致） input_type_rt: 'rgb; featuremap; featuremap; featuremap' # 输入数据格式的特殊制式 # input_space_and_range: 'regular' # 转换后混合异构模型需要适配的输入数据排布（数量/顺序与input_name一致），若input_type_rt配置为nv12，则此处参数不需要配置 input_layout_rt: 'NCHW; NCHW; NCHW; NCHW' # 校准参数组 calibration_parameters: # 模型校准使用的标定样本的存放目录 cal_data_dir: './calibration_data/images_left_int8; ./calibration_data/images_right_int8; ./calibration_data/proj_index_left; ./calibration_data/proj_index_right;' # 指定校准数据二进制文件的数据存储类型。 cal_data_type: 'uint8; uint8; float32; float32' # 开启图片校准样本自动处理（skimage read; resize到输入节点尺寸） preprocess_on: False # 校准使用的算法类型 calibration_type: 'skip' # max 校准方式的参数 # max_percentile: 1.0 # 强制指定OP在CPU上运行 # run_on_cpu: '' # 强制指定OP在BPU上运行 # run_on_bpu: '' # 指定是否针对每个channel进行校准 # per_channel: True # optimization: set_Add_input_int16;set_Add_output_int16; set_Sub_input_int16;set_Sub_output_int16; set_Reshape_input_int16;set_Reshape_output_int16;set_Mul_input_int16;set_Mul_output_int16;set_Div_input_int16;set_Div_output_int16;set_Gather_input_int16;set_Gather_output_int16;set_Less_input_int16;set_Slice_input_int16;set_Slice_output_int16; # optimization: set_all_nodes_int16 # 编译参数组 compiler_parameters: # 编译策略选择 compile_mode: 'latency' # 是否打开编译的debug信息 debug: True # 模型运行核心数 core_num: 1 # 模型编译的优化等级选择 optimize_level: 'O1' # 指定名称为data的输入数据来源 # input_source: {"left_img": "pyramid", "right_img": "pyramid"} # 指定模型的每个function call的最大可连续执行时间 max_time_per_fc: 1000 # 指定编译模型时的进程数 jobs: 10 # 自定义算子参数组 # custom_op: # 自定义op的校准方式 # custom_op_method: register # 自定义OP的实现文件, 该文件可由模板生成, 详情见自定义OP相关文档 # op_register_files: sample_custom.py # 自定义OP实现文件所在的文件夹, 请使用相对路径 # custom_op_dir: ./custom_op
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