yolov5去掉后处理转onnx后是否还能用detect.py验证

yolov5转onnx，加了train=True去掉后处理以后得到的onnx模型，还能用python detect.py --weights=best.onnx来验证么？本人去掉后处理以后得到的onnx用detect.py验证报错张量维度不匹配，但是如果不去除后处理就不会报错。看了一下输出维度都是一样的，除了多了一个后处理output。看了一下报错的位置就是detect.py的后处理部分，猜想是不是去掉了后处理的onnx不能用detect验证？那我如果直接用这个去掉了后处理的onnx部署安卓会受影响么？

这不是通过--inplace这个参数来去掉detect层的吗？另外，去掉这个层之后，你需要自己去遍历三个输出口，还需要自己计算anchors来还原对应层的检测框，所以这就是为什么你直接去掉之后用原来的检测报错，应为原本的网络遍历的是统一三个输出口之后的输出，而不是分开遍历的

这篇博客: yolov5的onnx推断示例和思路记录（包含detect.py的最新源码解读）中的 2.对图片进行预处理 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:

# detect.py
if webcam:
        view_img = check_imshow()
        cudnn.benchmark = True  # set True to speed up constant image size inference
        dataset = LoadStreams(source, img_size=imgsz, stride=stride, auto=pt)
        bs = len(dataset)  # batch_size
    else:
        dataset = LoadImages(source, img_size=imgsz, stride=stride, auto=pt)
        bs = 1  # batch_size

因为我们是只对单张图片进行推断，所以肯定是使用了else循环下的LoadImages函数，这里涉及到两个参数img_size和auto：
img_size是onnx模型的输入尺寸，一般来说，默认导出的是(640,640)，这个值在你导出onnx模型的时候是可以修改的。
auto是你是不是用了pt，我们是onnx，所以auto应该等于False。
接下来看这个函数的具体实现（在utils下的dataloaders.py里）：

# dataloaders.py
else:
    # Read image
    self.count += 1
    img0 = cv2.imread(path)  # BGR
    assert img0 is not None, f'Image Not Found {path}'
    s = f'image {self.count}/{self.nf} {path}: '

        # Padded resize
img = letterbox(img0, self.img_size, stride=self.stride, auto=self.auto)[0]

        # Convert
img = img.transpose((2, 0, 1))[::-1]  # HWC to CHW, BGR to RGB
img = np.ascontiguousarray(img)

因为我们只有一张图片，所以直接跳到else部分，这里面先用cv2.imread读取了图片，再用letterbox转换成了640x640的图片，再进行维度转换，最后成为一个array数组，所以我们自己写的时候只需要把letterbox方法（在utils的augmentations.py下）合理的copy下来就可以成功的预处理了。

以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

由于问题出在detect.py的后处理部分，建议先查看detect.py中的后处理部分代码，尤其是与模型输出张量维度有关的部分。如果模型输出维度与后处理部分有关，那么去除后处理部分将导致张量维度不匹配的报错。

如果确信模型输出张量维度与后处理部分无关，可以排除后处理部分的影响。此时可以考虑以下两步操作：

验证ONNX模型输出维度：可以使用onnxruntime包载入ONNX模型，使用infer方法推断数据，进而验证其输出张量维度是否与去除后处理的yolov5模型输出一致。

示例代码：

import onnxruntime as ort
import numpy as np

# 加载ONNX模型
sess = ort.InferenceSession('test.onnx') # test.onnx是ONNX模型路径

# 构造测试数据
batch_size = 1
input_size = (3, 640, 640)  # 模型输入张量维度
test_input = np.random.randn(batch_size, *input_size).astype(np.float32)

# 推断并获取输出
ort_output = sess.run(None, {'image': test_input})  # 'image'是ONNX模型中输入节点名称
print('ONNX模型输出维度：', ort_output[0].shape)

若ONNX模型输出维度与去除后处理的yolov5模型输出一致，则可以进一步尝试第二步操作。

修改detect.py的后处理部分：如果确信张量维度一致，可以考虑修改detect.py的后处理部分，使其能够适应去除后处理的yolov5模型输出维度。可以参考yolov5源码中的detect.py文件，在输出维度不变的情况下修改后处理部分的代码逻辑，使其适应去除后处理的yolov5模型。

示例代码：

def post_process(detections, img_size, conf_thres=0.1, nms_thres=0.45):
    """
    将模型预测结果转换为检测框

    :param detections: 模型预测结果
    :param img_size: 原始图片尺寸
    :param conf_thres: 置信度阈值
    :param nms_thres: NMS阈值
    :return: 检测框信息，每个元素为[x1, y1, x2, y2, conf, cls]
    """
    max_det = int(self.opt.max_det)
    detections = non_max_suppression(torch.cat(detections), conf_thres, nms_thres, max_det=max_det)
    result = []
    for detect in detections:
        if detect is None:
            continue
        # 获取检测框信息
        for x1, y1, x2, y2, conf, cls in detect:
            # 将bbox尺寸缩放到原始图像尺寸
            x1, y1, x2, y2 = scale_coords(img_size, (x1, y1, x2, y2), self.im0.shape).astype(np.int)
            w, h = x2 - x1, y2 - y1
            xc, yc = x1 + w / 2, y1 + h / 2
            obj = [x1, y1, x2, y2, conf, cls]
            result.append(obj)
    return result

其中，non_max_suppression函数是yolov5源码中的另一个函数，用于实现NMS，可以自己另外实现。

还需要根据实际情况修改其他部分代码，如推断数据的预处理等。

应该可以正常验证的