鸿鸥派 Hi3519DV500 SVP_NPU例程 YOLOv8 添加动态 RPN 硬化层及 ATC 转换求助

环境

具体开发板：Ebaina鸿鸥派
sdk：Hi3519DV500_SDK_V2.0.2.0
交叉编译工具链：aarch64-v01c01-linux-gnu-gcc

参考例程：

• /Hi3519DV500_SDK_V2.0.2.0/smp/a55_linux/source/mpp/sample/svp/svp_npu
• 【易百纳】鸿鸥派 HongOU PI V2.1\01手册文档\02开发手册\HongOU _PI快速适配_V2.1.pdf 第3章开发指南 3.4 SVP

主要问题及需要的帮助

问题

svp_npu自带的yolov8.om可以运行，但是自己训练的 yolov8.om 运行失败。
后观察如下代码了解到，是需要 rpn硬化层 将后处理 添加到模型上 让 NPU 处理。
而具体的 rpn 中的阈值，通过模型中的 rpn_data 输入接口完成赋值

        data[n++] = threshold[i].nms_threshold;
        data[n++] = threshold[i].score_threshold;
        data[n++] = threshold[i].min_height;
        data[n++] = threshold[i].min_width;

但是在例程中，这一步是完全黑箱的，我不知道例程的yolo模型是有进行过哪些具体的处理（如 如何添加 后处理、如何添加 rpn_data 输入），也不知道在atc转换过程中命令的具体的量化类型、insert_op_conf等等

例程中能看到的只有：转换后的 yolov8.om 和 直接调用该模型的 源文件。并没有提供 .pt->.onnx->.om的完整路径。

我也看到过如：https://www.ebaina.com/articles/140000017572 这里的解析（参考的是这里\samples\2_object_detection\yolo\onnx_model\README_yolov8.md）。但是这里的 rpn 补丁是没法使用的，因为这里的 rpn 后处理参数是写死的，不是像 svp_npu 的例程是需要模型有一个 rpn_data 输入接口来具体控制阈值。

需要的帮助

最理想的话，希望能提供以下内容：

1. 鸿鸥派 Hi3519DV500 平台适配的 YOLOv8 模型，添加RPN 硬化层 + 动态 rpn_data 输入接口的可执行完整处理流程（含.pt 转.onnx、ONNX 模型修改的关键操作）；
2. 适配 Hi3519DV500_SDK_V2.0.2.0 NPU 环境的 ATC 模型转换完整命令行（明确量化类型、insert_op_conf 配置、输入输出节点指定、RPN 层相关特殊参数等）；
3. 若有 svp_npu 例程专属的 RPN 层补丁 / ONNX 修改脚本（支持rpn_data动态参数输入，非写死阈值），请提供脚本使用方法及适配 YOLOv8 的修改要点；
4. Hi3519DV500 NPU 对 YOLOv8 模型的适配限制（如输入尺寸、算子支持、模型版本要求等），避免自定义模型因基础规格不符导致转换 / 运行失败。

非常感谢！