PaddleDetection中PPYOLO模型转ONNX时去除NMS层的方法

问题背景

在使用PaddleDetection框架训练PPYOLO系列目标检测模型后，很多开发者需要将模型导出为ONNX格式以便在不同平台上部署。但在导出过程中经常会遇到一个常见问题：即使设置了export.nms=False参数，导出的ONNX模型仍然包含NMS(Non-Maximum Suppression)层，并且会收到关于batch size限制的警告信息。

问题分析

NMS是目标检测后处理中的重要步骤，用于过滤冗余的检测框。在模型导出时，NMS层会导致以下问题：

1. ONNX模型只能支持batch size=1的推理
2. 增加了模型的计算复杂度
3. 限制了模型在不同硬件平台上的部署灵活性

解决方案

经过实践验证，可以通过修改模型配置文件来彻底去除NMS层。具体方法如下：

1. 打开模型的配置文件（通常是runtime.yml或训练时使用的配置文件）
2. 在PPYOLOEHead配置部分添加以下参数：

PPYOLOEHead:
  exclude_nms: True
  # 其他原有配置...

技术原理

这个解决方案的工作原理是：

1. exclude_nms参数会告诉模型在导出时完全排除NMS层
2. 导出的模型将只包含检测网络的主体部分
3. 后处理的NMS操作可以在应用层面单独实现

优势对比

相比于包含NMS的导出模型，这种方法的优势在于：

特性	包含NMS的模型	去除NMS的模型
支持的batch size	只能是1	任意大小
模型复杂度	较高	较低
部署灵活性	受限	更高
后处理控制	固定	可自定义

实践建议

1. 对于需要批量推理的场景，强烈建议去除NMS层
2. 去除NMS后，需要在应用代码中实现相应的后处理逻辑
3. 不同版本的PaddleDetection可能有细微差异，建议测试验证导出结果

通过这种方法，开发者可以更灵活地部署PPYOLO系列模型，充分发挥硬件性能，适应各种实际应用场景的需求。