请问yolov5n_detection_demo中的model.nb是怎么从yolov5n.pt导出的？demo中的model.nb输出格式为[4,3,1600,85]。我用yolo官方命令行工具导出的模型，输出格式为[1,84,8400]。

[22yune]

[hong19860320]

pytorch 格式的模型得用x2paddle 转成 paddle 格式，然后再经过 paddle lite opt 工具转成 nb 格式模型

[22yune]

pytorch 格式的模型得用x2paddle 转成 paddle 格式，然后再经过 paddle lite opt 工具转成 nb 格式模型

我是按这个路径操作的。

yolo 命令行导出paddle格式，内部使用的1.6版本x2paddle 。导出的模型mode.pdmodel在Netron中查看输出格式是[1,84,8400]。

然后通过2.14-rc版本的paddle-lite-opt转成nb格式，查看输出格式还是[1,84,8400]。

查看readme提供的yolov5模型文件，simple_net.pdmodel输出格式是[?,3,100,85]。

请问这个模型对应的原始yolo模型是什么？与我用的官方yolov5n.pt的转换的结果不一致。

[hong19860320]

pytorch 格式的模型得用x2paddle 转成 paddle 格式，然后再经过 paddle lite opt 工具转成 nb 格式模型

我是按这个路径操作的。

yolo 命令行导出paddle格式，内部使用的1.6版本x2paddle 。导出的模型mode.pdmodel在Netron中查看输出格式是[1,84,8400]。

然后通过2.14-rc版本的paddle-lite-opt转成nb格式，查看输出格式还是[1,84,8400]。

查看readme提供的yolov5模型文件，simple_net.pdmodel输出格式是[?,3,100,85]。

请问这个模型对应的原始yolo模型是什么？与我用的官方yolov5n.pt的转换的结果不一致。

嗯，那就是 x2paddle 在导的过程中对输入识别有问题，可以去问问 x2paddle 同学哈