Ultralytics YOLO模型输入尺寸对推理结果的影响分析

在目标检测模型的训练和推理过程中，输入图像的尺寸和比例处理是一个容易被忽视但至关重要的环节。本文基于Ultralytics YOLO项目中的实际案例，深入分析不同输入尺寸对模型推理结果的影响机制，并提供解决方案。

问题现象

当使用Ultralytics YOLO进行模型训练和推理时，开发者发现一个有趣现象：使用640x640尺寸训练的模型，在推理时如果分别采用384x640和640x640两种输入尺寸，会产生显著不同的检测结果。具体表现为：

1. 384x640输入时能正确检测目标，而640x640输入时漏检
2. 两种尺寸下的检测置信度差异明显
3. 预训练模型对此差异不敏感，但自定义训练模型表现敏感

原因分析

1. 训练与推理的尺寸处理差异

YOLO模型在训练时默认启用mosaic数据增强，这种增强方式会将4张训练图像拼接成一张，而不是简单的填充(padding)。这意味着模型实际上是在学习处理非标准尺寸和比例的图像特征。

2. 预处理流程的不一致性

PyTorch原生推理和ONNX导出模型在图像预处理上存在差异：

• PyTorch推理会自动保持原始图像比例并进行智能填充
• ONNX导出会严格按指定尺寸进行缩放和填充
• 不同尺寸输入导致特征图上的目标位置发生变化

3. 模型架构的敏感性

CNN架构对输入尺寸变化具有固有敏感性，特别是：

• 特征金字塔网络(FPN)中不同层级感受野的匹配
• 锚框(anchor)与特征图的对应关系
• 目标在特征图上的位置偏移

解决方案

1. 训练阶段的优化

建议在自定义训练时采用以下配置：

yolo detect train model=yolov11n.pt epochs=100 imgsz=640 rect=True mosaic=0

关键参数说明：

• rect=True：启用矩形训练，增强模型对非方形输入的适应性
• mosaic=0：禁用mosaic增强，使用标准填充方式

2. 推理阶段的一致性保证

确保训练和推理使用相同的预处理流程：

# 保持与训练一致的输入尺寸
model.predict(source, imgsz=[640,640])

3. 模型导出的注意事项

导出ONNX模型时推荐配置：

yolo export model=best.pt format=onnx imgsz=640 dynamic=True

关键参数说明：

• dynamic=True：保持动态尺寸处理，模拟PyTorch的预处理行为
• 显式指定imgsz与训练尺寸一致

技术原理深入

特征对齐机制

当输入尺寸变化时，模型内部会发生以下变化：

1. 特征图分辨率变化导致目标位置偏移
2. 锚框与真实框的IoU计算发生变化
3. 非极大值抑制(NMS)处理结果差异

数据增强的影响

mosaic增强虽然能提升模型泛化能力，但也会带来：

1. 模型学习到不完整的物体特征
2. 对标准填充方式的适应性下降
3. 推理时目标位置分布的偏移

最佳实践建议

1. 训练配置：对于特定应用场景，建议禁用mosaic增强，使用标准填充
2. 尺寸选择：保持训练和推理尺寸严格一致
3. 模型验证：在多种尺寸输入下测试模型鲁棒性
4. 后处理调优：适当调整NMS参数(iou_thres)补偿尺寸变化影响

通过以上分析和解决方案，开发者可以显著提升Ultralytics YOLO模型在不同输入尺寸下的推理一致性，确保实际应用中的稳定表现。