静态AIPP配置示例

AIPP配置文件支持定义多组AIPP配置，对不同的模型输入进行不同的AIPP处理，配置多组AIPP参数时，将一组AIPP配置放到一个aipp_op配置项里；如果模型只有一个输入，则只需要配置第一组aipp_op即可。

如下示例以网络模型为多输入时进行说明：

如果模型转换时，用户设置了--dynamic_image_size动态分辨率参数，即输入图片的宽和高不确定，同时又通过--insert_op_conf参数设置了静态AIPP功能：该场景下，AIPP配置文件中不能开启Crop和Padding功能，并且需要将配置文件中的src_image_size_w和src_image_size_h取值设置为0。
如果模型转换时，用户设置了--input_shape动态shape范围参数，同时又通过--insert_op_conf参数配置了AIPP功能，则AIPP输出的宽和高要在--input_shape所设置的范围内。

使用related_input_rank参数标识，对模型第几个输入进行AIPP处理，如下配置定义了两组AIPP参数，分别对模型第一个和第二个输入进行AIPP处理：

aipp_op {
       aipp_mode : static
       related_input_rank : 0  # 标识对第1个输入进行AIPP处理
       src_image_size_w : 608
       src_image_size_h : 608
       crop : false
       input_format : YUV420SP_U8
       csc_switch : true
       rbuv_swap_switch : false
       matrix_r0c0 : 298
       matrix_r0c1 : 0
       matrix_r0c2 : 409
       matrix_r1c0 : 298
       matrix_r1c1 : -100
       matrix_r1c2 : -208
       matrix_r2c0 : 298
       matrix_r2c1 : 516
       matrix_r2c2 : 0
       input_bias_0 : 16
       input_bias_1 : 128
       input_bias_2 : 128
       mean_chn_0 : 104
       mean_chn_1 : 117
       mean_chn_2 : 123
}
aipp_op {
       aipp_mode : static
       related_input_rank : 1   # 标识对第2个输入进行AIPP处理
       src_image_size_w : 608
       src_image_size_h : 608
       crop : false
       input_format : YUV420SP_U8
       csc_switch : true
       rbuv_swap_switch : false
       matrix_r0c0 : 298
       matrix_r0c1 : 0
       matrix_r0c2 : 409
       matrix_r1c0 : 298
       matrix_r1c1 : -100
       matrix_r1c2 : -208
       matrix_r2c0 : 298
       matrix_r2c1 : 516
       matrix_r2c2 : 0
       input_bias_0 : 16
       input_bias_1 : 128
       input_bias_2 : 128
       mean_chn_0 : 104
       mean_chn_1 : 117
       mean_chn_2 : 123
}

使用related_input_name参数标识，对模型第几个输入进行AIPP处理，此处需要填写为模型输入的name（input对应的值）或者模型首层节点的输出（top参数对应的取值），该参数只适用于Caffe网络模型，且不能与related_input_rank参数同时使用，如果同时配置，related_input_name优先级高于related_input_rank。

如下配置定义了两组AIPP参数，分别对模型第一个和第二个输入进行AIPP处理：

aipp_op {
       aipp_mode : static
      related_input_name : "data"  # 标识对第1个输入进行AIPP处理
       src_image_size_w : 608
       src_image_size_h : 608
       crop : false
       input_format : YUV420SP_U8
       csc_switch : true
       rbuv_swap_switch : false
       matrix_r0c0 : 298
       matrix_r0c1 : 0
       matrix_r0c2 : 409
       matrix_r1c0 : 298
       matrix_r1c1 : -100
       matrix_r1c2 : -208
       matrix_r2c0 : 298
       matrix_r2c1 : 516
       matrix_r2c2 : 0
       input_bias_0 : 16
       input_bias_1 : 128
       input_bias_2 : 128
       mean_chn_0 : 104
       mean_chn_1 : 117
       mean_chn_2 : 123
}
aipp_op {
       aipp_mode : static
      related_input_name : "im_info"   # 标识对第2个输入进行AIPP处理
       src_image_size_w : 608
       src_image_size_h : 608
       crop : false
       input_format : YUV420SP_U8
       csc_switch : true
       rbuv_swap_switch : false
       matrix_r0c0 : 298
       matrix_r0c1 : 0
       matrix_r0c2 : 409
       matrix_r1c0 : 298
       matrix_r1c1 : -100
       matrix_r1c2 : -208
       matrix_r2c0 : 298
       matrix_r2c1 : 516
       matrix_r2c2 : 0
       input_bias_0 : 16
       input_bias_1 : 128
       input_bias_2 : 128
       mean_chn_0 : 104
       mean_chn_1 : 117
       mean_chn_2 : 123
}

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