MNN模型转换与推理常见问题排查指南

模型输入尺寸问题

在MNN模型转换和推理过程中，输入尺寸是一个常见的问题来源。根据模型类型的不同，处理方式也有所区别：

固定输入尺寸模型

对于固定输入尺寸的模型（如DBnet等检测模型），必须严格按照模型定义的输入尺寸进行处理。例如，当模型要求输入为640x1024时：

1. 预处理阶段必须将图像resize到640x1024
2. 不能使用resizeSession改变输入尺寸
3. 推荐使用MNN的ImageProcess进行预处理

// 错误做法：随意改变尺寸
resize(srcResize, srcResize, cv::Size(640, 640));

// 正确做法：遵循模型定义尺寸
resize(srcResize, srcResize, cv::Size(640, 1024));

可变输入尺寸模型

对于CRNN等序列模型，通常需要支持可变高度输入。这类模型需要在导出ONNX时设置dynamic_axes参数：

1. 导出ONNX时明确指定动态维度
2. 转换MNN后使用resizeTensor和resizeSession调整输入尺寸
3. 确保输入张量的布局与模型预期一致

// 可变尺寸模型处理流程
_mnn_net->resizeTensor(input, shape);
_mnn_net->resizeSession(_mnn_session);

数据预处理差异

预处理不一致是导致输出结果异常的另一常见原因：

归一化参数

1. 确保MNN推理使用的mean和std与训练时一致
2. 注意数值范围和通道顺序
3. 推荐使用MNN的ImageProcess统一处理

// 典型归一化处理
const float meanValues[3] = {0.485 * 255, 0.456 * 255, 0.406 * 255};
const float normValues[3] = {1.0 / 0.229 / 255.0, 1.0 / 0.224 / 255.0, 1.0 / 0.225 / 255.0};

数据布局

1. 明确模型预期的数据布局（NCHW/NHWC）
2. 转换时指定正确的布局格式
3. 调试时可对比ONNX和MNN的输入数据

// 明确指定张量布局
auto nchwTensor = MNN::Tensor::create(v, halide_type_of<float>(), 
                     &inputTensorValues[0], MNN::Tensor::TENSORFLOW);

模型转换注意事项

1. 对于固定尺寸模型，转换时无需特殊参数
2. 对于可变尺寸模型，确保ONNX已正确设置dynamic_axes
3. 转换后使用MNN的工具检查输入输出形状

调试技巧

1. 对比ONNX和MNN的输入数据是否一致
2. 检查中间特征图是否符合预期
3. 使用简单测试数据验证模型基本功能
4. 逐步缩小问题范围，定位问题环节

通过系统性地检查这些关键点，可以有效地解决大多数MNN模型转换和推理中的输出异常问题。