FastDeploy中PPYOLOE模型在TensorRT批量推理时输入尺寸小于224的问题分析
问题背景
在使用FastDeploy部署PPYOLOE-S目标检测模型时,当输入图像尺寸小于224×224(如192×192或160×96)时,在TensorRT后端进行批量推理会出现异常结果。具体表现为在批量推理相同图片时,检测结果中随机出现NaN值或零值,特别是当图片中目标较少时,这种现象更容易出现。
现象描述
在Windows 10系统下,使用FastDeploy 1.0.7版本,搭配NVIDIA 3080TI/1660S显卡和CUDA 11.2环境进行测试时发现:
- 正常情况下的检测结果能够正确识别目标
- 异常情况下会出现以下问题:
- 检测框置信度变为NaN
- 检测框坐标值变为0
- 这种现象在批量推理时随机出现
技术分析
经过深入排查,发现问题根源在于Paddle2ONNX转换过程中生成的BatchedNMSDynamic_TRT算子。这个算子在处理小尺寸输入图像时存在稳定性问题,特别是在批量推理场景下表现更为明显。
TensorRT在处理动态形状输入时,会为每个新形状范围重建引擎。当输入尺寸较小时,某些计算可能超出了数值稳定范围,导致结果异常。从日志中可以看到TensorRT引擎重建的过程:
[WARNING] [New Shape Out of Range] input name: image, shape: [10, 3, 96, 192]
[INFO] Start to building TensorRT Engine...
解决方案
针对这一问题,可以采取以下几种解决方案:
-
避免使用BatchedNMSDynamic_TRT:通过修改模型导出配置,不使用这个特定的NMS实现,可以解决结果异常的问题。
-
调整输入尺寸:将输入图像尺寸保持在224×224以上,这是经过充分测试的稳定尺寸范围。
-
使用固定批量大小:在导出模型时指定固定的批量大小,避免动态形状带来的引擎重建问题。
-
升级TensorRT版本:虽然测试中尝试了多个TensorRT版本(8.5.1.7到8.6.1.6)均存在此问题,但持续关注新版本修复情况。
最佳实践建议
对于需要在生产环境中部署PPYOLOE模型的开发者,建议:
- 在模型导出阶段就考虑实际部署时的输入尺寸范围
- 对小尺寸输入进行充分测试验证
- 考虑使用静态形状导出模型以提高推理稳定性
- 在不可避免使用动态形状时,预先收集可能的形状范围并配置到TensorRT优化参数中
这个问题提醒我们,在模型部署过程中,不仅需要考虑算法本身的准确性,还需要关注不同后端实现的特性和限制,特别是在边缘计算等资源受限场景下,输入尺寸的选择可能对最终结果产生重大影响。
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