目前同一个量化模型（bin模型）在以下两个环境中运行会得到两个完全不同的结果：
环境一：Ubuntu20.04、rdkos=2.1.0、hobot-dnn=2.1.1-20240102181558、hb_dnn.h=1.18.6
环境二：Ubuntu22.04、rdkos=3.0.3、hobot-dnn=2.1.1-20251021131326、hb_dnn.h=1.18.6
在环境一中运行顺利，结果正常的模型，在环境二运行结果偏差较大
其中，模型是通过openexplorer=v2.6.6的镜像进行转换的
你好，能否提供具体的信息？具体的模型，对应的量化配置，推理使用的代码，或者TROS包
正常是如何运行 什么效果
deploy.zip (15.1 KB)
我转换的是superpoint模型，用于识别图像关键点，由onnx转bin，修正一下openexplorer=v2.6.4。
环境一的推理是调用python的dnn推理库实现的，具体如下：
环境二的推理调用了c++的hb_dnn.h进行推理，具体推理实现如下函数std::vector<float*> SuperPointMatcher::Inference(const cv::Mat& preprocessed_image)所示
superpoint_matcher.zip (11.1 KB)
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正常情况下，模型输出的是关键点的描述子和heatmap。
而两个环境推理出的结果的关键点的数量、描述子和heatmap都不同。正常情况下输出应该保持完全一致
你好，环境1使用的python接口 环境2使用的Cpp接口，有环境2测试python dnn接口吗？目前看变量不统一
python接口都是基于Cpp libdnn接口封装的，正常情况出现问题也是python接口的问题不会是底层的libdnn
推荐是使用最新的OE包进行模型编译 地瓜算法工具链OpenExplore包Docker等发布下载 ，也可能是OE包编译的模型不兼容的原因
是的，环境一是python接口，环境二是c++接口。最新的openexplorer的docker镜像是否有适配rdkos=3.0.3、ubuntu==22.04、rdk x3板子的镜像？我这边暂时找不到，针对rdkx3的oe镜像似乎都是只支持ubuntu=20.04的
oe镜像的版本要求是针对个人开发机
那么针对rdkx3的最新的oe镜像就是上面的2.6.6版本了么
是的 2.6.6为最新版本
我这边使用了最新的2.6.6的oe镜像进行转换，上面所描述的结果依旧存在。
另外，当我们将在ubuntu20.04、rdkos=2.1.0环境中运行的很正常的调用python的dnn推理接口的算法直接迁移到Ubuntu22.04、rdkos=3.0.3环境中调用python的dnn推理接口进行推理时，模型输出结果是异常的。这也是为什么需要构建c++版本算法调用c++接口运行。官方是否有针对rdkx3上部署ubuntu22.04进行dnn推理方面相应的适配？
以及上面调用c++接口推理结果依然出错，还可能是什么原因导致的？
感谢回复
应该是底层的dnn接口这块有更新，最新的系统镜像一定是适配最新的OE包的
但是环境1和环境2的hb_dnn的版本都是一样的，同一个模型调用推理结果却很大差别
两个版本用Cpp接口应该是一致的。rdk os 3.+ python接口有重新封装，要使用python建议是保持老版本了