yolov5s sigmoid量化结果异常

[rzzhangtao]

使用rknn toolkit（版本为1.7.5）转换yolov5s模型，使用i8和u8两种量化方式。用accuracy_analysis进行分析，sigmoid层量化结果与浮点结果相差巨大（eculidean_norm=1.000000 cosine_norm=nan），层名为24_Sigmoid_47_out0_nhwc_1_3_80_80_8；这两个量化模型在板端进行推理运行，捞取每层结果发现sigmoid层的输入正常、但输出全是0。

同样的模型，采用i16量化或者不量化（即bf），运行效果与原型基本一致。

综上，我想确认的是，rknn对sigmoid的8bit量化是否存在bug，还是说我使用出错导致这个结果异常？

[rzzhangtao]

附上转换脚本和模型，里面存放了snapshot的结果，可以看到sigmoid层量化异常的信息。若要复现这个过程，执行./run.sh即可。链接为https://github.com/rzzhangtao/rv1126_u8_sigmoid_err