新增用户yolov5s支持

devtools/support/260304_yolov5s/README.md

@@ -0,0 +1,239 @@
+# YOLOv5s 模型导入失败分析报告
+
+## 问题概述
+
+用户提供的 YOLOv5s ONNX 模型无法通过 Netrans/Acuity 工具链导入。
+
+---
+
+## 1. 问题复现
+
+### 1.1 用户操作
+
+用户使用以下方式导出 YOLOv5s ONNX 模型：
+- 导出工具：YOLOv5 官方 `export.py`（通过 `torch.hub` 自动下载）
+- PyTorch 版本：2.10.0
+- 导出命令：
+  ```bash
+  python export.py --weights yolov5s.pt --include onnx --opset 11 --img 640
+  ```
+
+### 1.2 导入失败现象
+
+使用 Netrans 工具链导入时失败：
+
+```bash
+netrans load yolov5s
+```
+
+**报错信息**：
+```
+TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'int' and 'shape_struct'
+```
+
+---
+
+## 2. 问题排查过程
+
+### 2.1 检查模型 Opset 版本
+
+使用 `check_opset.py` 检查用户提供的 ONNX 模型：
+
+```bash
+python3 check_opset.py yolov5s.onnx
+```
+
+**检查结果**：
+```
+Opset 版本: 18
+```
+
+**发现**：用户模型实际为 **opset 18**，但 Netrans 工具链需要 **opset 11**。
+
+### 2.2 复现用户导出过程
+
+为验证问题，使用与用户相同的环境复现导出过程。
+
+**环境信息**：
+| 组件 | 版本 |
+|------|------|
+| Python | 3.10.19 |
+| PyTorch | 2.10.0+cu128 |
+| ONNX | 1.20.1 |
+
+**使用的导出工具**：
+| 项目 | 说明 |
+|------|------|
+| 工具来源 | YOLOv5 官方仓库 (ultralytics/yolov5) |
+| 工具路径 | `~/.cache/torch/hub/ultralytics_yolov5_master/export.py` |
+| 文件大小 | 68,529 字节 |
+| 许可证 | AGPL-3.0 |
+
+**复现命令**：
+```bash
+cd ~/.cache/torch/hub/ultralytics_yolov5_master
+
+python export.py \
+    --weights yolov5s.pt \
+    --include onnx \
+    --opset 11 \
+    --img 640 \
+    --device cpu
+```
+
+### 2.3 发现 PyTorch 2.10 的 Opset 限制
+
+**关键发现**：PyTorch 2.10 导出时**强制使用 opset 18**，即使显式指定 `--opset 11` 也被忽略。
+
+**警告信息**：
+```
+W0305 11:06:09.976000 .../exporter/_compat.py:125] 
+Setting ONNX exporter to use operator set version 18 because the requested 
+opset_version 11 is a lower version than we have implementations for.
+```
+
+**版本转换失败错误**：
+```
+Failed to convert the model to the target version 11 using the ONNX C API.
+The model was not modified
+
+RuntimeError: .../BaseConverter.h:65: adapter_lookup: 
+Assertion `false' failed: No Adapter To Version $17 for Resize
+```
+
+**结论**：
+- PyTorch 2.10 使用了新的 Dynamo ONNX 导出器，不再支持 opset 降级
+- ONNX Resize 操作在 opset 17+ 和 opset 11 之间有格式差异
+- 版本转换器无法将 Resize 从 opset 17+ 降级到 opset 11
+- 最终导出模型为 **opset 18**，与 Netrans 不兼容
+
+### 2.4 验证 Netrans 导入失败
+
+使用 Netrans 导入 opset 18 的模型，复现用户遇到的错误：
+
+```
+TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'int' and 'shape_struct'
+```
+
+**原因** Netrans 对高版本 opset 的 Resize 操作支持不完善，shape inference 失败。
+
+### 2.5 尝试使用低版本 PyTorch 导出
+
+为解决问题，创建 Python 3.8 + PyTorch 2.4.1 环境进行测试：
+
+```bash
+# 创建新环境
+conda create -n v5s python=3.8 -y
+conda activate v5s
+pip install torch==2.4.1 onnx==1.14.0 pandas tqdm pyyaml
+```
+
+**环境信息**：
+| 组件 | 版本 |
+|------|------|
+| Python | 3.8.x |
+| PyTorch | 2.4.1 |
+| ONNX | 1.14.0 |
+
+**导出命令**：
+```bash
+cd yolov5_official  # 项目目录下的官方代码
+
+/home/xj/app/miniforge3/envs/v5s/bin/python export.py \
+    --weights yolov5s.pt \
+    --include onnx \
+    --opset 11 \
+    --img 640 \
+    --device cpu
+```
+
+**验证结果**：
+```bash
+python3 check_opset.py yolov5s.onnx
+# 输出: Opset 版本: 11
+```
+
+**Netrans 导入验证**：
+```bash
+netrans load yolov5s
+# 导入成功，生成 yolov5s.json 和 yolov5s.data
+```
+
+---
+
+## 3. 解决方案
+
+### 3.1 根本原因
+
+| 问题环节 | 具体原因 |
+|----------|----------|
+| PyTorch 2.10 限制 | 强制使用 opset 18，不支持降级到 opset 11 |
+| ONNX Resize 差异 | opset 17+ 和 opset 11 格式不兼容，无法自动转换 |
+| Netrans 兼容性 | 对 opset 18 的 Resize 操作支持不完善 |
+
+### 3.2 解决步骤
+
+**创建 Python 3.8 + PyTorch 2.4.1 环境**
+
+```bash
+conda create -n v5s python=3.8 -y
+conda activate v5s
+pip install torch==2.4.1 onnx==1.14.0 pandas tqdm pyyaml
+```
+
+**导出 ONNX 模型（opset 11）**
+
+```bash
+
+python export.py \
+    --weights /path/to/yolov5s.pt \
+    --include onnx \
+    --opset 11 \
+    --img 640 \
+    --device cpu
+```
+
+**验证并导入**
+
+```bash
+# 验证 opset 版本
+python3 check_opset.py yolov5s.onnx  # 应输出: Opset 版本: 11
+
+# 导入
+netrans load yolov5s
+```
+
+### 3.3 关键注意事项
+
+⚠️ **PyTorch 版本限制**：
+- PyTorch 2.10+ 无法导出 opset 11 模型
+- 必须使用 **PyTorch <= 2.4.1**
+
+### 3.4 模型对比
+
+| 特性 | 用户原模型 | 修复后模型 |
+|------|-----------|-----------|
+| PyTorch 版本 | 2.10 | 2.4.1 |
+| ONNX Opset | 18 | 11 |
+| IR 版本 | 10 | 6 |
+| Resize 格式 | opset 18（不兼容） | opset 11（兼容） |
+
+---
+
+## 4. 相关文件
+
+| 文件/目录 | 说明 |
+|-----------|------|
+| `yolov5_official/` | YOLOv5 官方代码（从 torch hub 缓存复制） |
+| `yolov5_official/export.py` | YOLOv5 官方导出脚本 |
+| `check_opset.py` | 检查 ONNX 模型 opset 版本 |
+| `user_data/yolov5s.onnx` | 使用 PyTorch 2.4.1 导出的 ONNX 模型（opset 11） |
+
+---
+
+## 5. 总结
+
+1. **问题**：用户使用 PyTorch 2.10 导出的 ONNX 模型为 opset 18，与 Acuity 不兼容
+2. **根因**：PyTorch 2.10 强制使用 opset 18，无法降级到 opset 11
+3. **解决**：使用 PyTorch 2.4.1 重新导出 opset 11 的模型
+4. **建议**：导出 ONNX 模型时，确认 PyTorch 版本 <= 2.4.1，并验证 opset 版本

devtools/support/260304_yolov5s/check_opset.py

@@ -0,0 +1,10 @@
+#!/usr/bin/env python3
+import onnx
+import sys
+
+if len(sys.argv) != 2:
+    print(f"Usage: {sys.argv[0]} <onnx_file>")
+    sys.exit(1)
+
+model = onnx.load(sys.argv[1])
+print(f"Opset 版本: {model.opset_import[0].version}")