YOLOv5 非正方形图像训练与模型导出技术解析

非正方形图像训练的技术实现

在计算机视觉领域，YOLOv5作为一款优秀的实时目标检测框架，其训练过程通常默认使用正方形输入图像。然而在实际应用中，我们经常会遇到非正方形比例（如1280×720）的图像数据。针对这类特殊比例数据的训练，YOLOv5提供了专门的解决方案。

训练非正方形图像时，关键在于正确处理图像的长宽比。YOLOv5通过--img-size和--rect两个参数的配合使用实现这一功能。--img-size参数指定图像的最长边尺寸，系统会自动按比例调整短边尺寸，保持原始图像的长宽比不变。而--rect参数则确保训练过程中使用矩形训练批次，避免不必要的图像填充。

典型训练命令如下：

python3 segment/train.py --img-size 1280 --rect --epochs 20 --data custom_dataset.yaml --weights yolov5s-seg.pt --cfg models/segment/yolov5s-seg.yaml

模型导出与推理的技术考量

训练完成后，将PyTorch模型导出为ONNX格式时，需要特别注意输入尺寸的处理。虽然训练时使用了--rect参数，但在导出阶段，该参数并不适用。导出过程主要通过--img-size参数控制输出模型的输入尺寸。

正确的导出命令应为：

python3 export.py --weights best.pt --img-size 1280 --include onnx --data custom_dataset.yaml

实际应用中的关键问题

1. 输入尺寸一致性：导出的ONNX模型会固定输入尺寸，推理时需要确保输入图像与训练时保持相同的长宽比处理方式

2. 动态形状支持：标准导出流程不支持动态输入尺寸，如需此功能，需对ONNX模型进行额外处理或使用特定推理框架的高级功能

3. 推理预处理：在实际部署时，特别是使用TensorRT等框架时，需要实现与训练时相同的图像预处理逻辑，包括保持长宽比的resize操作

技术建议与最佳实践

对于需要在边缘设备（如Jetson系列）部署的场景，建议：

1. 保持训练和推理阶段使用相同的图像预处理流程
2. 对于固定场景应用，推荐使用固定输入尺寸以获得最佳性能
3. 考虑使用TensorRT的优化功能时，需要特别注意其对动态形状的支持情况
4. 在资源受限设备上，可适当降低输入分辨率以提升推理速度，但需同步调整训练配置

通过合理配置YOLOv5的训练和导出参数，开发者可以有效地处理非正方形图像数据，并在各种硬件平台上实现高效的目标检测应用。