如题，NPU6.4.3 Linux SDK 使用acuity-toolkit从官方下载模型量化，无识别结果输出，
NPU SDK下载路径为：百度网盘 请输入提取码 （code: vi5e）
请教下大家有没有遇到这种情况，量化参数参考detect_yolo_v4，采用INT8，但是用SDK自带的转换好的yolov4_88.nb，可以正常识别物体分类，求助，问题已经困扰了一周
使用的size是416x416，cfg采用darknet的cfg目录下的yolov4.cfg, 仅改了分辨率，权重文件来自https://github.com/AlexeyAB/darknet/releases/download/darknet_yolo_v3_optimal/yolov4.weights
转换步骤：
第一步:
#!/bin/bash
NAME=yolov4
ACUITY_PATH=…/bin/
convert_darknet=${ACUITY_PATH}convertdarknet
$convert_darknet
–net-input ./model/${NAME}.cfg
–weight-input ./model/${NAME}.weights
–net-output ${NAME}.json
–data-output ${NAME}.data
第二步:
#!/bin/bash
NAME=yolov4
ACUITY_PATH=…/bin/
tensorzone=${ACUITY_PATH}tensorzonex
#dynamic_fixed_point-i8 asymmetric_affine-u8 dynamic_fixed_point-i16(s905d3 not support point-i16)
$tensorzone
–action quantization
–dtype float32
–source text
–source-file data/dataset.txt
–channel-mean-value ‘0 0 0 256’
–reorder-channel ‘0 1 2’
–model-input ${NAME}.json
–model-data ${NAME}.data
–model-quantize ${NAME}.quantize
–quantized-dtype asymmetric_affine-u8
–quantized-rebuild \
第三步：
#!/bin/bash
NAME=yolov4
ACUITY_PATH=…/bin/
export_ovxlib=${ACUITY_PATH}ovxgenerator
$export_ovxlib
–model-input ${NAME}.json
–data-input ${NAME}.data
–reorder-channel ‘0 1 2’
–channel-mean-value ‘0 0 0 256’
–export-dtype quantized
–model-quantize ${NAME}.quantize
–optimize VIPNANOQI_PID0X88
–viv-sdk ${ACUITY_PATH}vcmdtools
–pack-nbg-unify
权重文件的size和cfg里面的分辨率要一致吗？下载的官方权重文件，可能不是416x416，只是改了cfg为416x416去量化，这样的做法是否可行
好的，我再找下和cfg配置相同分辨率的权重文件，再试试，Thanks
@algoideas 你可以用我的试试
链接: https://pan.baidu.com/s/1Sj8s8qPuJtqtqhF_nG4LNQ 提取码: smb3 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦
OK，Thanks，我试试再反馈验证结果
已经试了用您的模型和权重文件验证，分辨率416x416，可以正常识别物体
Frank，您好，我也遇到了相似的问题想请教下：
我自己训练的yolov4模型（链接: https://pan.baidu.com/s/1TrjHLrXgO_4dTsdQ3Ltdfw 提取码: 1p9t ）；cfg文件里面size也是416*416，用PC的darknet跑模型文件是能正确推理出结果的，但是用NPU6.4.3 linux SDK里面的acuity-tookit量化后，放到VIM3上跑的话，结果始终不对；附件我上传了对比的cfg的差异图片。麻烦帮忙看下！谢谢。
hi, Frank，这边只是改batch为1后重新量化，试了下还是不行。
自己训练的模型的完整cfg文件已经上传到百度网盘，和你发的还是有其他地方的差异，由于这里上传图片大小有限制，无法将cfg完整差异贴上来，上面只是贴了一小部分，麻烦在帮忙看下，感谢！