Yolo-LibTorch
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ncdhz
关于图片输入模型时的预处理
你好就是我最近在尝试部署我的yoloV5模型，我阅读你的源码后认为你的letterbox操作跟python源码的好像不太一样。但是我按照官方的思路写letterbox的话输入模型会报错，有时还会产生python端不会预测的框，按照你的思路写的话就不会报那个错误，产生的框也是python端产生的框。
就是那个官方的源码中他好像是会根据stride计算两边所需要填充的像素个数，比如输入[1920×1080]的图像，用你的源码会生成[640×640]，按照官方的思路会生成[640×384]，官方好像采取了一种最小pad（填充）的原理。 类似这样：“设置最多不能pad超过64像素,故对(640-360)采用取模操作，变成280%32=24，然后对15进行/2，然后左右pad即可” 但是我按照官方这样写，就是把图片转换成tensor后
torch::Tensor` in_tensor = torch::from_blob(resized_frame.data, {int(resized_frame.rows),int(resized_frame.cols),3}, torch::kByte) 如果是用当前图片的形状却会报错，[640,640,3]不会报错但效果上来看会生成一些不准确的框（参照python源码的detect） 但是我看大多数人都是这样写的
@fatejzz yolov5在转TorchScript时候会根据输入的尺寸计算出模型输入最合适的尺寸，如 [640x300]，stride取32得到的结果是，[640x320]，然后通过最小pad填充[640x300]到[640x320]（这部分和你说的一样）。但是TorchScript有个特点，当从Torch模型转为TorchScript时他的输入尺寸就固定了（不知道最新版torch是不是这样），也就是说后面的模型只能用[640x320]的输入了。 这个项目可以设置图片的height和width，可以通过设置这两个值来适应yolov5的TorchScript模型 YoloV5(std::string ptFile, bool isCuda = false, bool isHalf = false, int height = 640, int width = 640, float confThres = 0.25, float iouThres = 0.45)。
@ncdhz 我理解的是采用最小pad是为了加快推理速度，然后因为我模型转成torchscript模型的输入尺寸就被限制了（这一点我稍后会去了解），所以只能输入经过未最小pad处理后的[640×640]图像这样吗。
@fatejzz 可以输入最小pad处理后的图像，但是是固定的不能一会儿[640x604]，一会儿[640x320]，你可以对你的数据集求一个宽高均值，然后再选定合适的输入大小。