yolov6多任务模型连板测试，结果与PC误差严重。

[LostmanMing]

• 用原始yolov6 3.0模型onnx转rknn（量化和fp16）在PC端结果正确，连板npu结果差异巨大，使用精度分析工具找到误差原因，应该是sigmoid操作导致，将模型sigmoid操作全部拿出放在后处理计算，将模型结果在sigmoid前提前返回，连板测试结果正确，模型量化成功。
• 后在此目标检测模型基础上添加一个分类头，多任务训练，同样执行上述操作，结果无论是fp16还是是量化，在PC端都是正确，连板后目标检测结果差异巨大，分类结果正确，使用精度分析工具，runtime_error都在0.99范围内。找不到出错原因。
• 板端环境： rk3568 sdk version: 1.4.0 (a10f100eb@2022-09-09T09:07:14) driver version: 0.7.2