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问题1:使用pytorch1.5训练SSD+MobileNetV2检测模型，在SDK7.3上量化（numParamBits=8,numFeatureBits=8），模型量化精度损失很大，平均每个类别15%。曾经改进实验：调整量化参数，并使用全16bit量化，量化损失有所提升，但量化精度损失还是比较高平，均每类3%。引申问题1：SSD+MobileNetV2模型，在量化时，不管如何调整量化参数，车灯类识别率始终为0，对应车灯类置信度值很低，几乎为0.
请升级到最新的SDK 8试试。https://www.ti.com/tool/download/PROCESSOR-SDK-RTOS-J721E#downloads
