ppyoloe+，训练使用normalize，但是预测和推理为什么都不用normalize

[xdg2016]

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请问，ppyoloe+的升级其中一点，说是为了加快推理速度，去掉了normalize的操作 为什么训练过程要normalize，但推理和预测的过程不用，加上反而结果是错的呢？ 我这边是训练了小目标检测中的configs\smalldet\ppyoloe_crn_s_300e_sliced_visdrone_640_025_text_ico.yml， 其中数据读取模块，使用的ppyoloe_reader 而ppyoloe_reader中的训练验证和测试，都是有normalize这一步的： 但是后面仔细看，在ppyoloe_crn_s_300e_sliced_visdrone_640_025_text_ico.yml中的TestReader中多了一个fuse_normalize的参数，经过调试，发现这个参数就是在测试过程中不使用normalize，刚开始没看到，加上了normalize，结果一片空白，什么都没检测出来，去掉后就正常了。 所以我有点疑惑，为什么训练时候加了，测试的时候加上反而结果错误，去掉反而结果正常了？不应该训练和测试时的预处理要保持一致吗？

[nemonameless]

注意区分ppyoloe_plus_reader 和 ppyoloe_reader。 NormalizeImage的定义代码建议先看下 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/release/2.5/ppdet/data/transform/operators.py#L361 不同mean std是根据预训练模型来设置的，预训练模型训的时候是怎么设置的，检测使用它时就得跟着设置。一般除以255是基本必做的操作。

训练和测试的预处理的确是保持一致的，按我们给的默认配置跑就行。改了导致结果不正常那就是因为预处理没一致。TestReader中多了一个fuse_normalize，是专门预测的时候把norm操作放在网络中进行避免数据处理耗时太多。建议全局搜下fuse_normalize相关代码查看它是什么时候用的怎么用的。

[xdg2016]

谢谢，预测时候把norm操作放在网络中，是不是导出模型为静态图时，设置fuse_normalize=True，转好的静态图中第一个卷积前的两个操作（红框中的）就是normalize： 如果不设置fuse_normalize=True，导出的静态图中的第一个卷积前就不会有这两个操作了。

[lyuwenyu]

是这样的 ppyoloe有normlize导出时候会fuse到网络， ppyoloe+直接去掉了

[xdg2016]

是的，我后面又调试了一下，发现确实是这样，ppyoloe+只做了除以255，谢谢解答