本文介绍了使用EfficientViT-B1模型进行Cityscapes图像分割的完整流程。主要内容包括：1. 模型准备：下载官方预训练权重，进行PyTorch推理测试；2. 模型转换：将PyTorch模型导出为ONNX格式，解决版本兼容性问题导致输出异常的问题；3. 模型部署：通过交叉编译将ONNX模型转换为NPU可运行的NB格式；4. 后处理实现：详细说明了模型输出的解析和可视化方法；5. 板

CenterNet是一种基于关键点检测的单阶段目标检测模型，通过预测目标中心点、尺寸和偏移量实现检测。其轻量化的特性适合端侧部署，如全志开发板（如T736、T527等）。