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参数作用

1. 硬件对齐要求
   许多边缘计算芯片（如 K230）的 NPU 对输入尺寸有 内存对齐要求（例如 32 的倍数）。脚本会自动将你填写的输入尺寸向上对齐到最近的 32 倍数：

   input_width = int(math.ceil(args.input_width / 32.0)) * 32   # 例如 310 → 320
   input_height = int(math.ceil(args.input_height / 32.0)) * 32

   • 为什么需要对齐？
     硬件加速器（如 NPU）的缓存设计通常以固定块（如 32x32）为单位处理数据，非对齐尺寸可能导致性能下降或直接报错。

2. 模型输入约束
   最终生成的 .kmodel 的输入尺寸会固定为对齐后的值（如 320x320），推理时必须严格按照此尺寸输入数据。

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与训练输入尺寸的关系

场景	处理建议	潜在影响
训练时输入尺寸是 32 的倍数 （例如 320x320）	直接填写实际训练尺寸	✅ 无影响，模型精度最佳
训练时输入尺寸非 32 倍数 （例如 416x416 → 对齐为 416→448）	1. 优先修改训练代码，以 32 倍数输入尺寸重新训练 2. 若无法重训，需强制对齐（精度可能下降）	❗ 输入尺寸变化会导致模型输出偏移，需重新验证精度

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与实际图片大小的关系

1. 输入尺寸 ≠ 原始图片尺寸

   • 模型 实际接收的输入 是脚本中定义的 input_width/height（对齐后值），原始图片会被自动 resize + 填充 到此尺寸。

   • 例如：原始图片 640x480 → 模型输入 320x320 → 图片会被压缩/拉伸至 320x320。

2. 校准数据集要求
   校准图片的尺寸不需要严格对齐，脚本会自动处理，但需确保：

   • 图片内容与业务场景一致

   • 至少提供 8 张图片（由 ptq_options.samples_count = 8 控制）

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最佳实践建议

1. 训练阶段
   直接使用 32 倍数尺寸（如 320x320、640x640）训练模型，避免部署时尺寸对齐导致的精度损失。

2. 部署阶段

   • 若必须使用非对齐尺寸（如 416x416），需通过以下方式兼容：

     # 在模型中添加动态 resize 层（修改 ONNX 模型结构）
     # 或
     # 在预处理代码中手动处理图片缩放

   • 校准数据集的图片长宽比尽量与目标输入尺寸一致，减少形变带来的精度损失。