X-AnyLabeling项目中自定义YOLOv5模型推理错误分析与解决方案

问题背景

在使用X-AnyLabeling项目进行目标标注时，部分用户在加载自定义YOLOv5模型时遇到了OpenCV的resize函数报错问题。具体错误信息显示为"error: (-215:Assertion failed) inv_scale_x > 0 in function 'cv::resize'"，这表明在图像缩放过程中出现了无效的比例参数。

错误原因分析

该错误通常发生在以下两种情况下：

1. 模型配置文件不完整：当YAML配置文件中缺少必要的输入尺寸参数时，系统无法正确计算图像缩放比例，导致OpenCV的resize函数接收到无效的缩放参数。

2. 类别定义格式问题：当类别使用纯数字表示时，如果没有使用引号包裹，YAML解析器可能会将其解释为数值类型而非字符串，这可能导致后续处理中出现类型不匹配的问题。

解决方案

方案一：完善模型配置文件

对于YOLOv5/YOLOv10等模型，需要在YAML配置文件中明确指定输入尺寸：

type: yolov5
name: custom_model
display_name: My Model
model_path: path/to/model.onnx
confidence_threshold: 0.25
input_width: 640  # 必须添加
input_height: 640 # 必须添加
classes:
  - '0'
  - '1'
  - '2'

关键点说明：

• input_width和input_height必须与模型训练时的输入尺寸一致
• 这两个参数确保了图像在输入网络前能被正确缩放

方案二：规范类别定义格式

当类别使用数字标识时，必须使用引号包裹：

classes:
  - '0'  # 正确写法
  - '1'
  - 2    # 错误写法，可能导致问题

最佳实践建议

1. 配置文件完整性检查：创建自定义模型配置文件时，确保包含所有必要参数，特别是输入尺寸信息。

2. 参数一致性验证：确认配置文件中指定的输入尺寸与模型实际要求的输入尺寸完全一致。

3. 数据类型规范：对于类别标识符，无论使用数字还是文字，都建议使用引号包裹以确保被正确解析为字符串类型。

4. 测试验证流程：

   • 首先使用项目提供的示例图片测试
   • 然后尝试自定义图片
   • 最后验证不同尺寸图片的兼容性

技术原理深入

OpenCV的resize函数报错"inv_scale_x > 0"的根本原因是缩放比例计算出现了问题。在X-AnyLabeling项目中，这个比例通常由模型输入尺寸与原始图像尺寸的比值决定。当配置文件中缺少输入尺寸信息时，系统无法正确计算这个比例值，导致传递给resize函数的参数为0或负数，从而触发断言错误。

通过明确指定input_width和input_height，系统能够正确计算缩放比例，确保图像预处理阶段能够顺利进行，为后续的模型推理提供符合要求的输入数据。

总结

X-AnyLabeling项目中自定义模型的使用需要注意配置文件的完整性和规范性。特别是对于YOLO系列模型，明确指定输入尺寸并使用正确的类别定义格式是保证模型正常工作的关键。遵循本文提供的解决方案和最佳实践，可以有效避免类似的OpenCV resize错误，提高标注工作的效率和稳定性。