YOLOv5模型在ONNX格式下的输入尺寸问题解析

问题背景

在使用YOLOv5模型进行目标检测时，开发者经常需要将PyTorch模型转换为ONNX格式以便在不同平台上部署。然而，在转换和使用过程中，输入图像尺寸的问题经常困扰着开发者。本文将以一个典型问题为例，深入分析YOLOv5模型在ONNX格式下的输入尺寸限制及其解决方案。

典型错误现象

当尝试使用ONNX格式的YOLOv5模型进行推理时，开发者可能会遇到如下错误提示：

onnxruntime.capi.onnxruntime_pybind11_state.InvalidArgument: [ONNXRuntimeError] : 2 : INVALID_ARGUMENT : Got invalid dimensions for input: images for the following indices
index: 2 Got: 384 Expected: 640

这个错误表明ONNX运行时期望输入图像的某个维度为640，但实际接收到的却是384，导致尺寸不匹配。

问题原因分析

1. 模型导出时的固定尺寸：YOLOv5模型在导出为ONNX格式时，默认会固定输入尺寸。如果训练时使用的是640x640的输入尺寸，那么导出的ONNX模型也会期望相同尺寸的输入。

2. ONNX格式的限制：与PyTorch模型不同，ONNX模型通常需要明确的输入尺寸定义。虽然ONNX规范支持动态形状，但实际运行时支持程度取决于具体的ONNX运行时实现。

3. 预处理不一致：在使用模型时，如果输入图像的预处理方式与模型训练/导出时的预期不一致，就会导致尺寸不匹配的问题。

解决方案

1. 图像尺寸调整

最直接的解决方案是将输入图像调整为模型期望的尺寸（通常是640x640）。这可以通过简单的图像缩放实现：

import cv2

# 读取原始图像
frame = cv2.imread("input.jpg")

# 调整尺寸为640x640
resized_frame = cv2.resize(frame, (640, 640))

# 使用调整后的图像进行推理
results = model(resized_frame)

优点：实现简单，兼容性好。 缺点：会改变图像的长宽比，可能导致目标变形。

2. 保持长宽比的调整

为了保持图像原始长宽比，可以采用填充(padding)的方式：

import cv2
import numpy as np

def letterbox_image(image, target_size=(640, 640)):
    # 获取原始图像尺寸
    h, w = image.shape[:2]
    
    # 计算缩放比例
    scale = min(target_size[0]/w, target_size[1]/h)
    
    # 计算缩放后的尺寸
    new_w = int(w * scale)
    new_h = int(h * scale)
    
    # 缩放图像
    resized = cv2.resize(image, (new_w, new_h))
    
    # 创建目标图像并填充
    new_image = np.full((target_size[1], target_size[0], 3), 114, dtype=np.uint8)
    top = (target_size[1] - new_h) // 2
    left = (target_size[0] - new_w) // 2
    new_image[top:top+new_h, left:left+new_w] = resized
    
    return new_image

# 使用letterbox处理图像
padded_frame = letterbox_image(frame)
results = model(padded_frame)

优点：保持原始长宽比，避免目标变形。 缺点：需要额外的后处理来调整检测结果的坐标。

3. 导出支持动态形状的ONNX模型

如果确实需要处理不同尺寸的输入，可以尝试导出支持动态形状的ONNX模型：

import torch

# 加载PyTorch模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')

# 设置动态轴
dynamic_axes = {
    'images': {0: 'batch', 2: 'height', 3: 'width'},
    'output': {0: 'batch', 1: 'anchors'}
}

# 导出ONNX模型
torch.onnx.export(
    model,
    torch.randn(1, 3, 640, 640),
    "model_dynamic.onnx",
    dynamic_axes=dynamic_axes,
    input_names=['images'],
    output_names=['output']
)

注意事项：

• 并非所有ONNX运行时都完全支持动态形状
• 推理性能可能会受到影响
• 需要验证目标部署平台的支持情况

性能与精度考量

1. 性能影响：固定尺寸的模型通常能获得更好的推理性能，因为运行时可以进行更多的优化。

2. 精度影响：改变输入尺寸可能会影响检测精度：

   • 缩放可能导致小目标丢失或大目标变形
   • 填充虽然保持长宽比，但会引入无效区域

3. 模型一致性：建议保持训练、验证和部署时使用相同的预处理方式，以确保最佳性能。

最佳实践建议

1. 在模型训练和导出时明确指定输入尺寸
2. 在部署文档中明确说明预期的输入尺寸
3. 如果使用动态形状，充分测试目标平台的兼容性
4. 考虑使用自动预处理管道，简化部署流程

总结

YOLOv5模型在ONNX格式下的输入尺寸问题源于模型导出时的固定形状设置和ONNX运行时的限制。开发者可以通过调整输入图像尺寸、使用填充技术或导出动态形状模型来解决这一问题。选择哪种方案取决于具体的应用场景、性能要求和部署平台的限制。理解这些技术细节有助于开发者更有效地部署YOLOv5模型到生产环境中。