HB_ONNXRuntime推理结果差

应用开发 算法工具链
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OE版本：2.2.3

我看到在PTQ中的04_inference.sh脚本调用的det_inference.py中使用了HB_ONNXRuntime来推理quantized或者origin模型，可以顺利推理出较为准确的结果。但为什么推理model_zoo中的原始onnx模型的结果就很差呢，以yolov5为例，在04_inference.sh脚本中的origin模型路径改为model_zoo中YOLOV5s.onnx，推理结果如下-

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感谢您使用地平线芯片算法工具链，最近我们在收集大家的满意度反馈，欢迎您填写问卷，详细情况可见：https://developer.horizon.ai/forumDetail/146177053698464782

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您好，quantized_onnx和original_onnx是插入了预处理节点的onnx模型，model_zoo中的原始onnx模型，他们的模型结构不一样哈，您可以通过onnx可视化看一下。

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那请问应该如何调整呢，怎么使用HB_ONNXRuntime来验证原始onnx呢

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ok，填了

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可以看一下这篇文章的1.1节：https://developer.horizon.ai/forumDetail/71036815603174578