yolov5去掉后处理转onnx后是否还能用detect.py验证

Question

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？

Answer 1

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