YOLOv5模型输出格式解析与转换实践

模型输出格式概述

YOLOv5作为目标检测领域的代表性模型，其输出格式在不同场景下会呈现多种形态。理解这些输出格式对于模型部署和后续处理至关重要。本文将深入分析YOLOv5在不同阶段的输出特征，帮助开发者更好地掌握模型行为。

标准导出格式分析

当使用YOLOv5自带的export.py脚本进行模型导出时，典型的输出形状为(1, 25200, 133)。这种格式具有以下特点：

1. 第一个维度"1"代表批处理大小
2. 第二个维度"25200"是所有检测层预测框的总和
3. 第三个维度"133"包含目标框坐标(4)、置信度(1)和类别概率(128)

这种扁平化的输出格式便于直接处理检测结果，适合大多数部署场景。每个预测框都包含了完整的位置和类别信息，开发者可以直接应用非极大值抑制(NMS)等后处理操作。

修改后的输出结构

通过修改yolo.py中的forward函数，我们可以获取更原始的模型输出。这种修改后的输出通常包含三个特征图：

1. (1, 399, 80, 80) - 对应大目标检测层
2. (1, 399, 40, 40) - 对应中等目标检测层
3. (1, 399, 20, 20) - 对应小目标检测层

其中399这个数值来源于锚框数量(3)乘以每个预测框的参数数量(133)。这种输出格式保留了特征图的空间结构信息，适合需要精细控制检测过程的场景。

训练与推理过程的输出差异

在模型训练阶段，输出会保持特征图形式以便计算损失函数。而在推理阶段，特别是使用detect.py时，输出会经过以下处理：

1. 将各层特征图展平并拼接
2. 调整形状为(batch, num_predictions, 133)
3. 应用置信度阈值和NMS过滤

典型的推理输出形状为：

• torch.Size([1, 15120, 133]) - 合并后的预测结果
• torch.Size([1, 3, 48, 80, 133]) - 第一检测层原始输出
• torch.Size([1, 3, 24, 40, 133]) - 第二检测层原始输出
• torch.Size([1, 3, 12, 20, 133]) - 第三检测层原始输出

输出形状变化的原因

输出特征图尺寸(如48x80而非80x80)主要由以下因素决定：

1. 输入图像的长宽比：模型会保持原始图像的宽高比例
2. 下采样策略：不同层采用不同的下采样率来捕捉多尺度特征
3. 网络结构设计：确保特征图尺寸能有效覆盖各种大小的目标

模型转换实践建议

针对RKNN等边缘计算平台的转换，开发者应注意：

1. 明确目标平台支持的输入输出格式
2. 根据需求选择合适的导出方式
3. 必要时自定义后处理逻辑
4. 验证转换前后模型的精度一致性

理解YOLOv5的输出格式对于成功部署模型至关重要。通过掌握这些输出特征，开发者可以更灵活地将模型应用到各种实际场景中。