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YOLO部署避坑指南：算子兼容性解决方案

模型层：将不兼容的算子（SiLU, MaxPool2d, DFL相关算子等）替换为硬件友好算子（ReLU6, AvgPool2d），并移除动态结构（内部NMS）。导出层：使用静态维度（）和兼容的ONNX opset（如12）导出模型，从计算图中剥离所有动态操作。编译层：利用ATC工具将静态ONNX模型编译为OM模型，并通过AIPP配置文件将图像归一化、色彩转换等前处理固化到硬件执行流程中。运行时层

一颗10W小模块，为什么能撑起Physical AI的未来？