自定义模型推理报错，后处理函数无法将output数据reshape

Maxic · 2023 年6 月 17 日 06:13

用户您好，请详细描述您所遇到的问题：

Traceback (most recent call last):
File “test_yolov5.py”, line 56, in
prediction_bbox = postprocess(outputs, model_hw_shape=(640, 640), origin_image=img_file)
File “/media/sdcard2/app/pydev_demo/07_yolov5_sample/postprocess.py”, line 35, in postprocess
pred_sbbox = model_output[0].buffer.reshape([1, 80, 80, 3,
ValueError: cannot reshape array of size 226800 into shape (1,80,80,3,9)

我在运行自己训练的yolov5模型推理的时后碰到这种报错，请问该如何修改postprocess.py文件？我的模型只有4分类，输入图像尺寸是640x640

Maxic · 2023 年6 月 29 日 15:00

已解决，训练模型时yolov5的版本采用2.0版本训练即可

wunuo · 2023 年6 月 19 日 03:37

您好，麻烦提供一下onnx模型的输出结构

Maxic · 2023 年6 月 20 日 07:34

输入图片尺寸是1x3x672x672

wunuo · 2023 年6 月 22 日 02:07

您还是提供640x640输入的模型我们看一下吧

wunuo · 2023 年6 月 20 日 10:04

您好，从结构看，模型输入是1x3x672x672，输出是分别是84x84，42x42，21x21，并且好像不是2分类，跟您前面的描述没有对上，可以参考一下视频地平线机器人平台应用系列-yolov5全流程部署_哔哩哔哩_bilibili

Maxic · 2023 年6 月 21 日 23:20

这个模型我后面改了，本来是4分类，640x640.后面我看不行，就按照官方的模型改了，官方给的是672x672，80分类，所以我把coco类别的标签用到了我的模型上，把前4个类别改成我的，输入图像也改成了672x672了

Maxic · 2023 年6 月 21 日 23:20

这个模型我后面改了，本来是4分类，640x640.后面我看不行，就按照官方的模型改了，官方给的是672x672，80分类，所以我把coco类别的标签用到了我的模型上，把前4个类别改成我的，输入图像也改成了672x672了

Maxic · 2023 年6 月 21 日 23:20

这个模型我后面改了，本来是4分类，640x640.后面我看不行，就按照官方的模型改了，官方给的是672x672，80分类，所以我把coco类别的标签用到了我的模型上，把前4个类别改成我的，输入图像也改成了672x672了

Maxic · 2023 年6 月 21 日 23:20

这个模型我后面改了，本来是4分类，640x640.后面我看不行，就按照官方的模型改了，官方给的是672x672，80分类，所以我把coco类别的标签用到了我的模型上，把前4个类别改成我的，输入图像也改成了672x672了

Maxic · 2023 年6 月 21 日 23:20

这个模型我后面改了，本来是4分类，640x640.后面我看不行，就按照官方的模型改了，官方给的是672x672，80分类，所以我把coco类别的标签用到了我的模型上，把前4个类别改成我的，输入图像也改成了672x672了

Maxic · 2023 年6 月 21 日 23:20

这个模型我后面改了，本来是4分类，640x640.后面我看不行，就按照官方的模型改了，官方给的是672x672，80分类，所以我把coco类别的标签用到了我的模型上，把前4个类别改成我的，输入图像也改成了672x672了

Maxic · 2023 年6 月 24 日 16:12