关于#YOLO#模型导入STM32CUBE的问题，如何解决？

Question

我在做一个病虫害识别的的小玩意，用的是YOLO-fastestv2
我根据某位老哥的方法，导出了ONNX文件https://blog.csdn.net/weixin_47296244/article/details/120943801
但是同时我有很多问题
1，我在用它的方法测试使用，命令行可以输出预测时间，但是没有反馈图片
2，我在用这个ONNX文件导入STM32CUBEMX转为底层库函数时候出现INTERNAL ERROR: Shape with 0 value [0, 24, 44, 44]，可以看出这个是张量有问题，我试着导出原版检测ONNX给他的但是结果还是一样，我应该怎么解决这个问题
3，我并不知道其格式位，这个CUBEMX只支持INT8和FP32，如果出现格式不匹配我又应该如何处理

Answer 1

先说格式问题。格式这个可以选择导出对应的格式的onnx，或者应该你用的库有转onnx格式的功能，类似于onnxruntime就可以在推理的时候选择推理的格式。正常来说一般都是FP32的格式，除非你这个格式速度跟不上你的需求才回去考虑int8的问题，不然我建议你先将FP32的运行跑通再去考虑int8的问题。
第二，你的shape报错的意思是第一维度不能为0.也就是你的batch size至少要为1才对，一般图片是三维的，[c,H,W] ,而网络都是4维度的输入，就是多了一个batch size的维度，也就是[N,C,H,W]或者[N,H,W,C]，后者是channel 在后的模式，一般是tensorflow用的多，pytorch一般是channel在前。所以你需要检查一下你这里的升维是否正确