1. 我尝试转换最新的yolov5官方模型，先export成onnx再用地平线工具链转换，出现segmentation fault。我对比了1.1.17工具链中你们给出的yolov5模型，发现你们把hardswish激活函数全部替换成了leakyrelu。我也替换后重新训练模型后转换成功了。但是为什么hardswish转换会失败，因为在onnx中已经将hardswish拆解成add, clip, mul, div，而这几个运算你们都是支持的。当然从实际使用角度，我猜想可能换成leakyrelu会更快一些，因为conv+leakyrelu你们应该做了融合？
2. yolov5的训练推理都采用了letterbox的方式对图像进行预处理（保持宽高比resize，再将短边做padding）。而在你们给出的demo中，依然是直接resize。作为demo，确实可以正常运行，但如果实际使用，那就会对检测率和精度造成影响。
3. 1.1.17工具链中demo给出的yolov5模型，有optimized版本和原始版本，根据我的观察，好像只是把最后的输出形状做了调整，其他还有什么优化吗？