bestpower

另外，我将相同的应用安装到Android 7.1/8.1/10.0的设备上运行时，报了与5.1不一样的错误日志： 5.1: ```txt E/art ( 9849): dlopen("/data/app/packagename-1/lib/arm/libname.so", RTLD_LAZY) failed: dlopen failed: cannot locate symbol "_ZNSt13runtime_errorD1Ev" referenced by "libname.so"... D/AndroidRuntime( 9849): Shutting down VM E/AndroidRuntime( 9849): FATAL EXCEPTION: main E/AndroidRuntime(...

目前项目工程不支持ndk23版本，编译不通过，我更新ncnn源码自己用低版本ndk编译了库来用，现在可以了

> #3799 验证下来是编译器针对 armv7 优化不力导致，改写了下 经测试网络层MatMul_0耗时确实降下来了，接近原来版本的，但是跑该模型的benchmark程序100次的平均耗时表现极不稳定，相同模型/相同输入/相同次数/相同设备上多次跑benchmark的平均耗时经常相差好几十毫秒，安卓系统软件环境基本是纯净的，没装什么占用系统资源的软件。

另外再上传一下我这边测试打印的完整推理输出文本文件： [output_txt.zip](https://github.com/Tencent/ncnn/files/8714453/output_txt.zip)

目前已排除整个OCR流程中的预处理和后处理造成的结果差异，主要是文本区域边缘概率点两模型推理结果在0.1~0.9之间存在较大差距，致使后处理检测到的文本框位置存在几个像素的差别，最终导致文本识别精度的差异。

请问这个问题有办法规避吗，或者减小两种模型的推理误差？

请问这个问题有好的解决办法吗，目前该问题在相机动态抓帧OCR识别中误差比较明显，连续扫描的错误率很高，与PC端跑转换前的ONNX模型相差较大，本人已反复检查预处理/后处理相关代码，未发现什么问题，所以应是ncnn推理过程中产生的误差。

问题链接：https://github.com/Tencent/TNN/issues/1345

请问该问题贵司有在看吗，我等的花都谢了

另外，这个问题在最近几个大版本更新中都出现了： 20220701 20220721 20220729 并非之前说的NDK版本问题，我都是基于较低版本的NDK重新编译的