# 模型参数组
model_parameters:

  # 原始Onnx浮点模型文件
  onnx_model: 'bev_fushion/onnx/bev_v1.onnx'

  # 转换的目标处理器架构
  march: 'nash-e'

  # 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: 'bev_fusion_j6'

  # 模型转换输出的结果的存放目录
  working_dir: 'bev_fushion/hbm_31/'

  # 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; feature; onnx::Gather_3"

  # 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: 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'

  # 原始浮点模型的输入数据尺寸
  input_shape: '5x3x256x704;40000x10x1x20;40000x4'

  # 网络实际执行时，输入给网络的batch_size，默认值为1
  # input_batch: 1

  # 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: '103.94 116.78 123.68'

  # 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'

  # 转换后上板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: featuremap;featuremap;featuremap

  # 输入数据格式的特殊制式
  input_space_and_range: ''

# 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: ../code/bevfusion-swmotion/export/saved_inputs/img/;../code/bevfusion-swmotion/export/saved_inputs/feature/;../code/bevfusion-swmotion/export/saved_inputs/coors/

  # 模型校准使用的量化配置参数
  quant_config: './quant_config.json'

# 编译参数组
compiler_parameters:

  # 编译策略选择
  compile_mode: 'latency'

  # 模型运行核心数
  core_num: 1

  # 模型编译的优化等级选择
  optimize_level: 'O2'

  # 指定名称为data的输入数据来源
  # input_source: {"data": "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: 8
  advice: 0