Ultralytics YOLO模型输出格式定制化指南

在目标检测领域，YOLO系列模型因其高效性和准确性而广受欢迎。本文将详细介绍如何对Ultralytics YOLO模型的输出格式进行定制化调整，特别是针对ONNX导出时的输出结构优化。

标准输出格式解析

默认情况下，Ultralytics YOLO模型在导出为ONNX格式时，会将检测结果合并为一个统一的输出张量。具体表现为：

• 输出形状为(1,6,8400)
• 其中6个通道分别包含：4个边界框坐标(x,y,w,h)、1个置信度分数和1个类别ID

这种合并输出格式虽然紧凑，但在某些应用场景下可能不如分离格式直观和易于处理。

输出格式定制化需求

在实际部署中，开发者可能希望获得分离的输出格式：

• 边界框张量：(1,4,8400) - 仅包含坐标信息
• 置信度张量：(1,8400) - 仅包含检测分数
• 类别张量：(1,8400) - 仅包含类别ID

这种分离格式的优势在于：

1. 更清晰的接口定义
2. 便于后续处理流程的模块化
3. 与某些特定框架的兼容性更好

实现方法

要实现这种输出格式的定制化，需要对Ultralytics的导出代码进行简单修改：

1. 定位到引擎导出模块中的关键代码位置
2. 修改输出处理逻辑，使用张量分割操作替代默认的合并输出
3. 确保在导出时启用NMS(非极大值抑制)选项

具体实现是将默认的输出合并逻辑替换为使用PyTorch的split操作，按照[4,1,1]的维度分割原始输出张量，从而得到三个独立的输出分支。

应用建议

这种定制化输出格式特别适用于以下场景：

• 需要将检测结果直接输入到后续自定义处理流程的系统
• 部署环境对输入输出接口有严格要求的场合
• 需要单独分析或可视化不同输出组件的开发阶段

需要注意的是，这种修改属于对标准模型的定制化调整，在更新框架版本时需要重新验证兼容性。建议开发者根据实际需求权衡是否采用此方案，或者考虑在模型后处理阶段进行格式转换。

通过这种灵活的格式调整，Ultralytics YOLO模型可以更好地适应各种复杂的部署环境和应用需求。