谢谢，我先按你的提示，自己排查一下看看

对，差不多3小时到3.5小时的样子。

这里回复时发现排版很不友好，请参考楼下的回复。

(1) 运行simplify_model.py对onnx模型进行操作时，‘onnx.onnx_cpp2py_export.checker.ValidationError:  Nodes in a graph must be topologically sorted, however input 'input.1' of node:name: pfe_MatMul_0 OpType: Conv is not output of any previous nodes.’ 这个解决掉之后，还冒出来其他问题。 (2) 运行 merge_pfe_rpn_model.py时，如果不进行simplify(model)，倒是也能保存成pointpillars.onnx 和  pointpillars_trt.onnx。但是转换为MDC需要的'*.om'文件时就不行了。诸如：‘ATC run failed, Please check the detail log,  Try 'atc --help' for more information E11019: Op[pfe_squeeze]'s input[0] is not linked.’(3) 直接用该project提供的‘onnx_model/pointpillars.onnx’权重去转换‘atc --model pointpillars.onnx --framework 5 --output pointpillars --soc_version Ascend310’，是可行的。但是我肯定希望后续结合自己的数据集训练获取新的权重，随意去转换模型。我好奇，该project提供的‘onnx_model/pointpillars.onnx’权重是如何转换成功的。(4) 另外，部署到MDC上时，我借鉴了‘preprocess.cpp’和‘postprocess.cpp’去补全代码。为了feature去直接分配‘MAX_PILLARS*FEATURE_NUM*MAX_PIONT_IN_PILLARS’=30000*20*10大小的空间直接就崩了。如果不按这个大小去分配，那和weight的输入又相矛盾。等等，还有其他很多问题。。。考虑到这个project是不完善的，不知道你们自己有没有跑过这个代码，前面不知道还有多少问题，也不知道这个路能不能走通，而且我个人实在时间有限，不能继续踩坑了。。。(5)鉴于MDC社区内呼声这么强烈。关于深度学习的LiDAR目标检测方法，建议华子还是开放一个教学demo吧。 拜谢！！！

你好，请问是这个project【https://gitee.com/huawei_mdc/centerpoint-pointpillars-mdc】吗？截止到5月7号，该工程还是不完整的，遇到问题比较多。涉及： （1）模型转换时，采用该项目直接提供的权重，能成功转为om格式。自己使用该项目提供的工具去转换，却不行，问题比较多。 （2）该项目的推理功能和后处理功能不完善。我尝试把该项目部署在mdc上运行，并自己去解决遇到的问题。但是发现问题太多，由于个人实在精力有限，没有坚持下去。