image_encoder模型的输出是7个参数，是在哪里修改的模型变成5个参数的？

[eakey]

class ImageEncoder(nn.Module):
def init(self, sam_model: SAM2Base) -> None:
super().init()
self.model = sam_model
self.no_mem_embed = sam_model.no_mem_embed #[1,1,256]
self.image_encoder = sam_model.image_encoder
self.num_feature_levels = sam_model.num_feature_levels
self.prepare_backbone_features = sam_model. _prepare_backbone_features

@torch.no_grad()
def forward(self, image: torch.Tensor) ->tuple[torch.Tensor, torch.Tensor, torch.Tensor,torch.Tensor,torch.Tensor]:
    backbone_out = self.image_encoder(image) # {"vision_features","vision_pos_enc","backbone_fpn"}
    backbone_out["backbone_fpn"][0] = self.model.sam_mask_decoder.conv_s0(backbone_out["backbone_fpn"][0])
    backbone_out["backbone_fpn"][1] = self.model.sam_mask_decoder.conv_s1(backbone_out["backbone_fpn"][1])
   
    vision_pos_enc = backbone_out["vision_pos_enc"] # 有3个tensor
    backbone_fpn = backbone_out["backbone_fpn"]     # 有3个tensor
    pix_feat = backbone_out["vision_features"] # 有1个tensor

    expanded_backbone_out = {
        "backbone_fpn": backbone_fpn,
        "vision_pos_enc": vision_pos_enc,
    }
    for i, feat in enumerate(expanded_backbone_out["backbone_fpn"]):
        expanded_backbone_out["backbone_fpn"][i] = feat.expand(1, -1, -1, -1)
    for i, pos in enumerate(expanded_backbone_out["vision_pos_enc"]):
        expanded_backbone_out["vision_pos_enc"][i] = pos.expand(1, -1, -1, -1)
    
    (_,current_vision_feats,current_vision_pos_embeds,_) = self.prepare_backbone_features(expanded_backbone_out)

    current_vision_feat = current_vision_feats[-1] + self.no_mem_embed
    current_vision_feat2 = current_vision_feat.reshape(64,64,1,256).permute(2, 3, 0, 1) # [1,256,64,64]
    
    # flatten HWxNxC -> NxCxHxW
    high_res_features_0 = current_vision_feats[0].reshape(256,256, 1, 32).permute(2, 3, 0, 1) # [1, 32, 256, 256]
    high_res_features_1 = current_vision_feats[1].reshape(128,128, 1, 64).permute(2, 3, 0, 1) # [1, 64, 128, 128]

    # pix_feat              [1, 256, 64, 64]
    # high_res_features_0   [1, 32, 256, 256]
    # high_res_features_1   [1, 64, 128, 128]
    # current_vision_feat   [1, 256, 64, 64]
    # current_vision_pos_embed2 [4096, 1, 256]
    return pix_feat,high_res_features_0,high_res_features_1,current_vision_feat2,current_vision_pos_embeds[-1]

image_encoder模型的输出是7个参数，经过该函数调整后变成5个参数，但是这个python代码，导出的self.image_encoder模型不应该还是输出7个参数吗，但我去看导出的模型，输出还是5个参数，是在哪里更改的模型？

[Aimol-l]

因为我只需要这五个输出，何必输出7个？
另外，self.prepare_backbone_features 将 vision_pos_enc和backbone_fpn作为他的输入，取他的输出来用。

[eakey]

因为我只需要这五个输出，何必输出7个？ 另外，self.prepare_backbone_features 将 vision_pos_enc和backbone_fpn作为他的输入，取他的输出来用。

可能我没有说明白，不是输出有没有用的问题，是这个模型本身是7个输出，那么torch.onnx.export这个模型时，他应该还是7个输出，除非你更改了这个模型，但我又没跟踪到更改模型的代码。而上面的代码只是在python代码中把模型的7个输出变成了5个，但上面的python代码不可能嵌入到模型里去执行吧？想半天没想明白

另外我注意到SAM2原项目是有做图片预处理的（减均值除方差），但看你另一个项目用C++推断只使用了除255，你是在模型里做了什么特殊的操作吗？

[Aimol-l]

你理解错了，self.image_encoder(image) 输出7个 和 我class ImageEncoder 输出5 个没啥关系了。
我这相当于是将self.image_encoder 作为一个新模型的模块来用。处理逻辑是从原始代码中概括提取出来的。
这些代码确实是会被转化为onnx模型文件里面的，最后由gpu去执行。
关于图片预处理的问题，确实是需要normalize by mean and std，但是我没做。
值是：
img_mean=(0.485, 0.456, 0.406) // RGB
img_std=(0.229, 0.224, 0.225), // RGB

[eakey]

你理解错了，self.image_encoder(image) 输出7个 和 我class ImageEncoder 输出5 个没啥关系了。 我这相当于是将self.image_encoder 作为一个新模型的模块来用。处理逻辑是从原始代码中概括提取出来的。 这些代码确实是会被转化为onnx模型文件里面的，最后由gpu去执行。 关于图片预处理的问题，确实是需要normalize by mean and std，但是我没做。 值是： img_mean=(0.485, 0.456, 0.406) // RGB img_std=(0.229, 0.224, 0.225), // RGB

明白了，感谢