Ultralytics YOLOv6自定义模型在基准测试中的问题分析与解决方案

问题背景

在使用Ultralytics YOLOv6框架进行自定义模型训练和基准测试时，开发者遇到了两个典型问题：模型基准测试过程中的程序崩溃，以及基准测试结果中出现大量NaN值。这类问题在深度学习模型开发过程中具有代表性，值得深入分析。

技术细节分析

模型基准测试崩溃问题

当开发者尝试通过model.benchmark()方法对训练好的YOLOv6自定义模型进行基准测试时，程序抛出TypeError异常。核心错误信息显示系统无法正确处理模型路径参数，具体表现为：

• 路径解析过程中期望获得字符串类型参数
• 实际传入的却是None值
• 路径处理链断裂导致程序崩溃

该问题暴露出框架在模型路径处理逻辑上的不足，特别是在处理自定义模型时路径传递机制存在缺陷。

基准测试NaN结果问题

即使模型能够成功导出为TensorFlow Lite和NCNN格式，基准测试结果中仍出现大量NaN值。这种现象表明：

• 模型导出过程本身是成功的
• 但在验证阶段出现了问题
• 不同格式的兼容性存在差异

解决方案

路径处理问题的解决

开发团队通过以下改进解决了路径处理问题：

1. 完善了模型文件识别机制，建立三级回退策略：
   • 优先使用model.pt_path
   • 其次回退到model.ckpt_path
   • 最后使用model.model_name
2. 改进了基准测试日志系统，使输出信息更加清晰明确

NaN结果的处理建议

对于基准测试中的NaN结果，建议开发者：

1. 检查验证阶段的具体错误日志
2. 确认模型导出格式与验证环境的兼容性
3. 注意区分不同状态标识的含义：
   • ❎ 表示验证失败但导出成功
   • ❌ 表示导出过程本身失败

最佳实践建议

基于此案例，在使用Ultralytics YOLO框架时建议：

1. 始终明确指定模型路径参数
2. 在基准测试前单独加载训练好的模型文件
3. 仔细检查各阶段的日志输出
4. 理解不同格式转换可能带来的兼容性问题

总结

本文分析的Ultralytics YOLOv6框架使用案例，展示了深度学习模型开发中常见的问题类型及其解决方案。通过理解框架内部机制和正确处理模型生命周期各阶段，开发者可以更高效地完成模型训练、验证和部署工作。这类问题的解决不仅提升了框架的健壮性，也为开发者提供了有价值的参考经验。