各位大佬好： 基于3516的环境进行yolov5的官方demo编译   编译出差   编译环境为himix200   build.sh 参数也已替换出差截图：

各位大佬好  ：将官方的rpmbuild包放入自己的机器后，将上一步make生成的yolov3 复制到了 bin目录下  然后执行报错   startup 明明存在的。。这个错误是什么意思  求解决

UAV_CrowdCounting无人机场景下人群密度估计1 介绍1.1 案例描述对于人群密集场景，本项目开发端到端的无人机场景下人群密度估计算法，并基于MindX SDK将其部署于昇腾平台上，实现无人机在线人群密度估计，满足项目任务功能和精度指标要求。1.2 模型介绍DM-Count发表于NeurIPS2020，其表明高斯规则强加于注释标注会损害泛化性能，因此DM-Count不需要任何高斯方法对真值标注进行处理。在DM-Count中，使用最佳运输（OT）来测量归一化的预测密度图和归一化的groundtruth密度图之间的相似性。为了稳定OT计算，进一步添加了总变化（TV）损失。论文原文：Paper LinkGithub仓库：Code LinkVisDrone2021数据集：Dataset1.3 实现流程1、基础环境：Ascend 310、 mxVision Mind SDK-2.0.4、 Ascend-CANN-toolkit-5.0.4、Ascend Driver 2、模型转换： Pytorch模型转onnx模型：UAV_CrowdCounting.pth --> UAV_CrowdCounting.onnx onnx模型转昇腾离线模型：UAV_CrowdCounting.onnx --> uav_crowdcounting_norm.om 3、业务流程编排与配置 4、python推理流程代码开发技术流程图如下： 图1 无人机场景下人群密度估计流程图图2 无人机场景下人群密度估计pipeline示意图1.4 代码地址本项目的代码地址为：cid:link_62 软件方案介绍2.1 软件方案介绍本项目整体业务流程：将无人机场景下的人群图像通过appsrc插件输入，然后使用图像解码插件 mxpi_imagedecoder 对图片进行解码，再通过图像缩放插件 mxpi_imageresize 将图像缩放至640*512输入图像大小，再对缩放后的图像使用模型推理插件 mxpi_tensorinfer 得到推理结果，并将推理结果可视化，本系统的各模块及功能描述如表1所示：表1 系统方案各子系统功能描述：序号子系统功能描述1图片输入获取jpg或png格式输入图片数据2图片解码调用MindX SDK的 mxpi_imagedecoder使用OpenCV方式解码图片并将图片转成RGB颜色模型3图片缩放调用MindX SDK的 mxpi_imageresize将输入图片放缩到模型指定输入640*512的尺寸大小4模型推理调用MindX_SDK的mxpi_tensorinfer插件对输入张量进行推理5结果输出获取人数统计结果6结果可视化将统计结果以人群密度图展示2.2 代码目录结构与说明本工程名称为UAV_CrowdCounting，工程目录如下图所示：├─data │ ├─test.jpg # 待检测图片，需要用户自行添加的测试数据 │ ├─visdrone_test.txt # VisDrone2021测试数据集所用到的图片名称 │ ├─VisDrone2021 # VisDrone2021测试数据集，需要用户自行下载的测试数据 ├─main │ ├─main.py # 主程序 │ ├─evaluation.py # 测试模型在VisDrone2021数据集上的精度 ├─models │ ├─aipp.cfg # 模型转换aipp配置文件 ├─pipeline │ ├─crowdcount.pipeline # pipeline文件 │ README.md │ eval.sh # 精度测试脚本 │ flowcharts.jpg # 流程图 │ pipeline.jpg # pipeline示意图 │ run.sh # 图片测试脚本注意Gitee不能创建空文件夹，在测试精度时需下载VisDrone2021数据集2.3 特性及适用场景本项目满足白天或者夜间（包括夜间低光照）场景下的人群密度估计，但是仅适用于无人机场景下的人群密度3 开发准备3.1 环境依赖推荐系统为ubuntu 18.04，环境依赖软件和版本如下表：软件名称版本MindX SDK2.04python3.9.2CANN5.0.4opencvnumpy3.2 环境搭建在编译运行项目前，需要设置环境变量：模型转换所需ATC工具环境搭建参考链接：参考链接。在编译运行项目前，需要设置环境变量。推荐在CANN以及MindX SDK的安装目录找到set_env.sh,并运行脚本，此脚本包含了大部分模型转换、插件编译、项目运行等所需的环境变量：# sdk_path: mxVision SDK 安装路径 # ascend_toolkit_path：CANN 安装路径 . ${sdk_path}/set_env.sh . ${ascend_toolkit_path}/set_env.sh3.3 模型转换本项目中使用的模型是DM-Count模型,其参考链接为：Pytorch 实现版本。onnx模型可以直接下载。下载后使用模型转换工具ATC将onnx模型转换为om模型，模型转换工具相关介绍参考链接下载或转换成onnx模型之后，将onnx文件移至models目录下,并在终端执行如下命令：# 可直接用如下命令下载onn模型，在完成转换 wget cid:link_3 --no-check-certificate atc --model=./UAV_CrowdCounting.onnx --framework=5 --output=./uav_crowdcounting_norm --soc_version=Ascend310 --input_shape="input:1,3,512,640" --input_format=NCHW --insert_op_conf=./aipp.cfg执行该命令后会在指定输出.om模型路径生成项目指定模型文件uav_crowdcounting_norm.omATC start working now, please wait for a moment. ATC run success, welcome to the next use.aipp文件配置如下：aipp_op{ aipp_mode: static input_format : YUV420SP_U8 csc_switch : true rbuv_swap_switch : false matrix_r0c0 : 256 matrix_r0c1 : 0 matrix_r0c2 : 359 matrix_r1c0 : 256 matrix_r1c1 : -88 matrix_r1c2 : -183 matrix_r2c0 : 256 matrix_r2c1 : 454 matrix_r2c2 : 0 input_bias_0 : 0 input_bias_1 : 128 input_bias_2 : 128 min_chn_0 : 123.675 min_chn_1 : 116.28 min_chn_2 : 103.53 var_reci_chn_0: 0.01712 var_reci_chn_1: 0.01751 var_reci_chn_2: 0.01743 }已经转换好的om可通过模型om地址获取。4 编译与运行步骤1 按照第2小节环境依赖中的步骤设置环境变量。步骤2 按照第3小节模型转换中的步骤获得om模型文件，放置在./models目录下。步骤3 将待测试的图片重命名为test.jpg，并放置在./data目录下步骤4 图像测试，在主目录下执行命令：. run.sh运行成功后会在当前目录下生成vis_img.jpg，即测试图片的人群密度图步骤5 精度测试：在./data目录下载VisDrone2021测试数据集，并解压，最后在主目录下执行命令：. eval.sh # 满足均方误差（MSE）不大于35，绝对误差（MAE）不大于20，且FPS不低于20最低实时检测帧数。5 常见问题5.1 库路径问题问题描述：报错：ImportError: libstreammanager.so: cannot open shared object file: No such file or directory解决方案：export LD_LIBRARY_PATH=${sdk_path}/mxVision/lib:${sdk_path}/mxVision/opensource/lib: ${ascend_toolkit_path}/latest/atc/lib64

Atlas 300I Pro推理卡PCIe接口默认是的X16，兼容X8、X4，受限于主板的设计，只有推理卡工作在X8模式下才能正确识别插入的多个PCIe板卡，那有没有一种方式让300I Pro推理卡上电默认的通讯模式是X8呢？能否通过命令设置实现？期望大神能够解答一下！

之前在arm架构的编译环境下编译，编译成功后拷贝到ITS800上能正常运行。现在在x86架构的编译环境下编译成功后，还是传到同样的运行环境（ITS800）运行，出现了cannot execute binary file: Exec format error这个报错，哪位大神帮忙解决一下呢，时间比较紧，解决了不胜感激。

我把板子的IP配置为192.168.1.223,用ifconfig命令也看到了这一信息，但是用ssh连接的时候，用Mind@123密码，总是出现密码错误。神奇的是，我用默认的192.168.1.2连接的时候，居然可以用Mind@123密码连接进去，请问这是什么原因呢？而且用scp命令拷贝文件到服务器时候，总是显示密码错误，希望得到解答，