Super-Gradients项目中YOLO-NAS模型导出ONNX格式的注意事项
2025-06-11 20:56:16作者:鲍丁臣Ursa
在深度学习模型部署过程中,将PyTorch模型转换为ONNX格式是一个常见需求。本文针对Super-Gradients项目中YOLO-NAS模型导出ONNX格式时可能遇到的问题进行技术分析,并提供解决方案。
模型输出异常问题分析
在模型导出过程中,开发者可能会遇到输出结果异常的情况,表现为:
- 输出包含负值
- 边界框坐标范围异常
- 与原始PyTorch模型输出不一致
这些问题通常源于预处理和后处理步骤的配置不当。YOLO-NAS模型在导出时默认会嵌入预处理(图像归一化)和后处理(NMS)步骤,这可能导致以下情况:
- 如果开发者额外添加了自定义的预处理步骤,会导致双重处理
- 输出边界框坐标未被裁剪到图像边界范围内,可能产生小的负值
解决方案是确保在导出时仅使用模型内置的预处理和后处理,避免额外添加处理步骤。
输入尺寸配置问题
另一个常见问题是输入尺寸配置不当。开发者可能尝试通过多种方式设置输入尺寸,但需要注意:
- 避免使用已弃用的
convert_to_onnx
方法 - 正确使用
model.export()
方法并指定input_image_shape
参数
正确的导出方式应为:
export_result = model.export("yolo_nas_s_custom.onnx",
input_image_shape=(custom_height, custom_width))
FP16精度导出
关于FP16精度的导出,虽然问题中没有详细讨论解决方案,但通常可以通过以下方式实现:
- 在导出时指定精度参数
- 确保目标部署环境支持FP16推理
- 注意精度降低可能对模型性能的影响
模型架构选择建议
针对小型化部署需求,虽然当前YOLO-NAS系列最小模型为S尺寸,但开发者可以:
- 考虑模型量化技术进一步减小模型体积
- 调整模型宽度和深度参数进行定制化裁剪
- 关注项目更新,未来可能会推出更小的Nano版本
总结
在Super-Gradients项目中使用YOLO-NAS模型导出ONNX格式时,开发者应当:
- 理解并合理配置预处理和后处理流程
- 使用正确的API和参数设置输入尺寸
- 根据部署需求选择合适的精度和模型大小
- 关注项目更新以获取最新的模型架构和功能
通过遵循这些最佳实践,可以确保模型导出过程的顺利进行,并获得符合预期的ONNX模型。
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