Nanodet模型训练后文件大小优化分析

背景介绍

在使用Nanodet进行目标检测模型训练时，许多开发者会遇到一个常见问题：训练完成后生成的模型文件(.pth)体积明显大于官方提供的预训练模型。本文将以一个实际案例为切入点，深入分析这一现象的原因，并提供有效的解决方案。

问题现象

当使用Nanodet-Plus-m-1.5x-416配置训练自定义数据集(5个类别)时，训练过程正常完成并达到了0.8的mAP值。然而生成的模型文件存在以下特点：

1. model_best.ckpt文件大小为125MB
2. nanodet_model_best.pth文件大小为31MB
3. 相比之下，官方提供的COCO预训练模型文件(NanoDet-Plus-m-1.5x-416)仅约10MB

原因分析

经过深入研究发现，训练生成的.pth文件中包含了仅在训练阶段需要的辅助参数。具体表现为：

1. 模型文件中包含了以"aux"开头的参数项
2. 这些参数在推理阶段完全不需要
3. 官方预训练模型已经移除了这些冗余参数

这些辅助参数主要包括：

• 辅助分类头参数
• 训练时的中间层输出
• 可能的梯度计算相关参数

解决方案

方法一：手动过滤状态字典

在保存模型时，可以遍历state_dict并移除不需要的参数：

# 创建过滤后的状态字典
filtered_state_dict = {k: v for k, v in model.state_dict().items() 
                      if not k.startswith('aux')}

# 保存过滤后的模型
torch.save(filtered_state_dict, 'optimized_model.pth')

方法二：使用官方导出工具

Nanodet提供了专门的模型导出工具(export_onnx.py)，该工具会自动处理这些冗余参数：

from tools.export_onnx import main

# 使用导出函数处理模型
main()

方法三：转换为ONNX格式

值得注意的是，转换为ONNX格式后模型大小会显著减小(案例中从31MB降到10MB)，这是因为：

1. ONNX导出过程会自动优化计算图
2. 移除了所有训练专用节点
3. 进行了模型结构的简化

最佳实践建议

1. 训练完成后总是使用专用导出工具处理模型
2. 对于生产环境，优先考虑使用ONNX格式
3. 定期检查模型文件中是否包含不必要的参数
4. 在config文件中明确标记仅用于训练的组件

总结

理解Nanodet模型文件大小差异的关键在于认识到训练和推理阶段的不同需求。通过合理处理模型参数，开发者可以显著减小部署模型的体积，提高推理效率。建议在实际项目中建立模型优化流程，确保最终部署的模型是精简高效的版本。