解决SuperPoint与SuperGlue模型转.onnx的grid_sample算子问题

"萨的农夫和换行符说的话 - 阿斯蒂芬萨芬 - 啊发" 本文将深入探讨在将SuperPoint和SuperGlue模型转换为ONNX格式时遇到的技术挑战，特别是关于grid_sample算子的问题及其解决方案。在IT领域，将深度学习模型转化为ONNX（Open Neural Network Exchange）格式是为了实现跨框架的兼容性和提高推理效率。在本周的工作中，研究人员专注于SuperPoint和SuperGlue这两个模型的转换，它们分别负责图像特征点检测与特征点匹配。 SuperPoint模型是一个自监督学习的算法，用于在图像中检测显著特征点并生成相应的描述符。这些描述符有助于识别和匹配不同视角下的相同特征，常用于图像配准、SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）等应用。而SuperGlue则在SuperPoint的基础上，对特征点进行匹配，增强了特征匹配的准确性和鲁棒性。 在将PyTorch模型转换为ONNX时，遇到的主要问题是grid_sample算子不被支持。grid_sample是一个在卷积神经网络中常用的算子，它允许非均匀采样，例如在图像上执行空间扭曲。在PyTorch 1.12版本之后，此算子得到了官方支持，但在更早的版本，如1.8.0，可能存在不兼容问题。不幸的是，目标推理平台——地平线J5——仅支持opset_version为11的ONNX模型，这与转换要求的opset_version 16及以上冲突。 为了解决这个问题，开发者需要寻找替代策略。一种常见的方法是手动替换grid_sample算子，这涉及到理解和重写其功能。grid_sample有两个主要输入：一个是输入张量，通常是图像或特征图；另一个是采样点位置，即关键点坐标。该算子的核心任务是根据采样点坐标从输入张量中进行插值，以获取对应位置的值，并可能执行归一化操作。 具体解决步骤包括： 1. 定位到使用grid_sample的代码段。 2. 分析grid_sample的功能，主要是中心化和标准化采样点坐标，以及使用双线性插值进行采样。 3. 实现一个等效功能的自定义算子，以替代grid_sample，确保在较低版本的ONNX和PyTorch中能够正确运行。 4. 测试和验证新实现的算子是否能保持模型的预期性能和输出。 在这个过程中，开发者需要平衡模型的精度、性能和兼容性需求，找到一个可行的折衷方案。替换算子可能会影响模型的推理速度和准确性，因此，对于替换后的算子，必须进行详尽的测试以确保其在实际应用中的表现。 将AI模型如SuperPoint和SuperGlue迁移到ONNX格式是一项复杂的工作，尤其是当涉及特定框架或平台的兼容性问题时。grid_sample算子的问题就是一个典型的例子，它需要开发者具备深厚的理论知识和实践经验，才能成功地进行模型转换并维持模型的原始性能。