TensorRTX项目中YOLOv8模型推理结果差异分析

背景介绍

在深度学习模型部署过程中，我们经常需要将训练好的PyTorch模型转换为TensorRT引擎以获得更快的推理速度。TensorRTX项目提供了将YOLOv8模型转换为TensorRT格式的工具链，但在实际使用中发现，同一模型在PyTorch原生推理和TensorRT推理时会产生微小的结果差异。

问题现象

用户在使用YOLOv8s模型时发现，对于同一张1024×1024分辨率的图像：

1. 检测框数量存在差异（TensorRT多检测出一个目标）
2. 检测框坐标有数个像素的偏移
3. 置信度分数有几分的变化

原因分析

经过技术验证，这些差异主要来源于预处理阶段的实现方式不同：

1. 预处理函数差异：TensorRTX项目中使用的cuda_batch_preprocess核函数与YOLOv8官方实现的预处理方式存在细微差别
2. 插值方法差异：虽然两者都使用双线性插值，但在边界处理、四舍五入等细节上可能有不同实现
3. 数值精度影响：PyTorch原生实现与TensorRT引擎在浮点运算处理上可能存在微小差异

解决方案

对于需要完全匹配PyTorch原生结果的场景，可以考虑以下方案：

1. 自定义预处理函数：按照YOLOv8官方流程重新实现预处理，但会牺牲部分性能
2. CUDA核函数优化：将匹配官方流程的预处理函数改写为CUDA核函数，兼顾准确性和性能
3. 参数调优：确保两边的置信度阈值和NMS参数完全一致
4. 精度控制：使用FP32精度进行推理，减少精度转换带来的影响

实践建议

在实际工程部署中，需要权衡准确性和性能：

1. 如果业务对检测结果一致性要求极高，建议采用自定义预处理方案
2. 如果允许微小差异，使用现有cuda_batch_preprocess函数可获得更好性能
3. 对于生产环境，建议通过测试集评估差异是否在可接受范围内

总结

模型转换过程中的微小差异是常见现象，理解这些差异的来源有助于我们做出合理的工程决策。TensorRTX项目为YOLOv8模型提供了高效的TensorRT实现，用户可根据实际需求选择合适的预处理方案，在准确性和性能之间取得平衡。