yolo11模型转化时，yolo11s_pnnx.py里的模型结构该如何修改

[djldjsljdlj]

用的是ultralytics的官方pt文件，按照nihui大佬的 ncnn-android-yolo11项目进行ncnn的转换，里面的pnnx模型修改内容和我自己转化的模型结构对应不上，如果不修改，直接转化ncnn，部署上去又会闪退，想问下该如何修改pnxx文件的内容，

[dosubot]

Hi @djldjsljdlj! I'm Dosu and I’m helping the ncnn team.

你遇到的 pnnx 脚本结构和模型输出 shape 不匹配、ncnn 闪退，主要原因是导出的 torchscript/pnnx 脚本（如 yolo11s_pnnx.py）没有正确还原 YOLO11 的多检测头输出和最终输出 shape。ncnn 的 YoloDetectionOutput 层要求输入 shape 必须严格为 (num_box × (4+1+num_class), grid_h, grid_w)，通常是把三个检测头（不同 stride）reshape 后 concat 得到的。如果 concat 数量、view/reshape 维度或 axis 不对，ncnn 就会崩溃 [1] [2] 。

修改建议：

1. 确认每个 head 的输出 shape
   你的图里是：

   • v_235: (1, 144, 6400)
   • v_236: (1, 144, 1600)
   • v_237: (1, 144, 400)
     这通常是 [batch, channel, grid]，channel=144 说明 num_box × (4+1+num_class)=144。

2. view/reshape 维度要和 ncnn 预期一致
   一般需要 .view(1, 144, -1)，-1 自动推断 grid 数量（比如 6400/1600/400），然后在 dim=2 上 concat，得到 (1, 144, 8400)。

3. concat 维度要对
   PyTorch 里是 dim=2，pnnx 里要保证 concat 的 axis 也是最后一维（通常 axis=2）。

4. 最终输出 shape 检查
   输出必须是 (1, 144, 8400)（举例），ncnn 侧会自动转成 (8400, 144)。
   144 = num_box × (4+1+num_class)，比如 3 × (4+1+35) = 120，实际以你的模型为准。

5. pnnx 脚本修改方法
   找到 forward 里类似如下代码段，确保所有 head 都参与 concat，view 维度和 axis 正确：

   # 假设 head1, head2, head3 分别是三个检测头输出
   head1 = head1.view(1, 144, -1)
   head2 = head2.view(1, 144, -1)
   head3 = head3.view(1, 144, -1)
   out = torch.cat([head1, head2, head3], dim=2)
   return out

   如果你的模型只有两个 head，说明导出脚本有问题，需补齐所有检测头。

6. 去掉后处理
   pnnx 脚本里如果有 NMS、decode box、sigmoid 等后处理，全部注释掉，只保留原始 head 的 concat 输出。

7. 重新导出 torchscript 和 pnnx
   用修改后的 pnnx.py 脚本重新导出 torchscript，再用 pnnx 转 ncnn，最后部署到安卓端。

常见排查：

• ncnn param 文件最后一层 Concat 输入数量必须等于 head 数（一般3）。
• 输出 channel 必须等于 num_box × (4+1+num_class)。
• 安卓端闪退多半是 shape 不符，建议 ncnn 侧打印输出 blob shape 检查。

详细流程和原因见 官方 issue 6279 和 yolov8.cpp 注释。

如需更具体的代码修改建议，可以贴出你当前的 yolo11s_pnnx.py forward 部分代码和模型类别数、anchor 数等信息。

To reply, just mention @dosu.

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[djldjsljdlj]

@dosu,我需要更具体的代码修改建议，以下是我的yolo11s_pnnx.py代码，请修改成适合ncnn部署的结构

yolo11s_pnnx-yuan.py

[dosubot]

请把你的 yolo11s_pnnx.py 代码（尤其是 forward 函数和检测头输出部分）完整粘贴上来，这样我才能帮你逐行修改，确保 concat/view 逻辑和 ncnn 需求完全匹配。

目前根据 ncnn 官方和社区经验，YOLO 系列模型的 pnnx 脚本需要确保：

• 每个检测头（head）都用 .view(1, 通道数, -1) 变形，通道数= num_box × (4+1+num_class)
• 所有 head 沿 dim=2 拼接（torch.cat([...], dim=2)）
• 去掉所有后处理（如 NMS、decode、sigmoid 等），只输出原始 head concat 结果

举例（假设有3个 head，通道数为 144）：

# head1, head2, head3 是三个检测头输出
head1 = head1.view(1, 144, -1)
head2 = head2.view(1, 144, -1)
head3 = head3.view(1, 144, -1)
out = torch.cat([head1, head2, head3], dim=2)
return out

如果你的 forward 结构和上面不同，或者有后处理，请贴出代码，我会帮你逐行修改，确保能顺利转 ncnn 并在安卓端运行不闪退。

详细原理和修改方法可参考 官方 issue 6279 和 社区经验。

To reply, just mention @dosu.

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[djldjsljdlj]

@dosu,我需要更具体的代码修改建议，以下是我的yolo11s_pnnx.py代码（forward函数部分），请帮我逐行修改，确保 concat/view 逻辑和 ncnn 需求完全匹配。
def forward(self, v_0):
v_1 = self.model_0_conv(v_0)
v_2 = self.model_23_cv3_2_1_1_act(v_1)
v_3 = self.model_1_conv(v_2)
v_4 = self.pnnx_unique_0(v_3)
v_5 = self.model_2_cv1_conv(v_4)
v_6 = self.pnnx_unique_1(v_5)
v_7, v_8 = torch.split(tensor=v_6, dim=1, split_size_or_sections=(32,32))
v_9 = self.model_2_m_0_cv1_conv(v_8)
v_10 = self.pnnx_unique_2(v_9)
v_11 = self.model_2_m_0_cv2_conv(v_10)
v_12 = self.pnnx_unique_3(v_11)
v_13 = (v_8 + v_12)
v_14 = torch.cat((v_7, v_8, v_13), dim=1)
v_15 = self.model_2_cv2_conv(v_14)
v_16 = self.pnnx_unique_4(v_15)
v_17 = self.model_3_conv(v_16)
v_18 = self.pnnx_unique_5(v_17)
v_19 = self.model_4_cv1_conv(v_18)
v_20 = self.pnnx_unique_6(v_19)
v_21, v_22 = torch.split(tensor=v_20, dim=1, split_size_or_sections=(64,64))
v_23 = self.model_4_m_0_cv1_conv(v_22)
v_24 = self.pnnx_unique_7(v_23)
v_25 = self.model_4_m_0_cv2_conv(v_24)
v_26 = self.pnnx_unique_8(v_25)
v_27 = (v_22 + v_26)
v_28 = torch.cat((v_21, v_22, v_27), dim=1)
v_29 = self.model_4_cv2_conv(v_28)
v_30 = self.pnnx_unique_9(v_29)
v_31 = self.model_5_conv(v_30)
v_32 = self.pnnx_unique_10(v_31)
v_33 = self.model_6_cv1_conv(v_32)
v_34 = self.pnnx_unique_11(v_33)
v_35, v_36 = torch.split(tensor=v_34, dim=1, split_size_or_sections=(128,128))
v_37 = self.model_6_m_0_cv1_conv(v_36)
v_38 = self.pnnx_unique_12(v_37)
v_39 = self.model_6_m_0_m_0_cv1_conv(v_38)
v_40 = self.pnnx_unique_13(v_39)
v_41 = self.model_6_m_0_m_0_cv2_conv(v_40)
v_42 = self.pnnx_unique_14(v_41)
v_43 = (v_38 + v_42)
v_44 = self.model_6_m_0_m_1_cv1_conv(v_43)
v_45 = self.pnnx_unique_15(v_44)
v_46 = self.model_6_m_0_m_1_cv2_conv(v_45)
v_47 = self.pnnx_unique_16(v_46)
v_48 = (v_43 + v_47)
v_49 = self.model_6_m_0_cv2_conv(v_36)
v_50 = self.pnnx_unique_17(v_49)
v_51 = torch.cat((v_48, v_50), dim=1)
v_52 = self.model_6_m_0_cv3_conv(v_51)
v_53 = self.pnnx_unique_18(v_52)
v_54 = torch.cat((v_35, v_36, v_53), dim=1)
v_55 = self.model_6_cv2_conv(v_54)
v_56 = self.pnnx_unique_19(v_55)
v_57 = self.model_7_conv(v_56)
v_58 = self.pnnx_unique_20(v_57)
v_59 = self.model_8_cv1_conv(v_58)
v_60 = self.pnnx_unique_21(v_59)
v_61, v_62 = torch.split(tensor=v_60, dim=1, split_size_or_sections=(256,256))
v_63 = self.model_8_m_0_cv1_conv(v_62)
v_64 = self.pnnx_unique_22(v_63)
v_65 = self.model_8_m_0_m_0_cv1_conv(v_64)
v_66 = self.pnnx_unique_23(v_65)
v_67 = self.model_8_m_0_m_0_cv2_conv(v_66)
v_68 = self.pnnx_unique_24(v_67)
v_69 = (v_64 + v_68)
v_70 = self.model_8_m_0_m_1_cv1_conv(v_69)
v_71 = self.pnnx_unique_25(v_70)
v_72 = self.model_8_m_0_m_1_cv2_conv(v_71)
v_73 = self.pnnx_unique_26(v_72)
v_74 = (v_69 + v_73)
v_75 = self.model_8_m_0_cv2_conv(v_62)
v_76 = self.pnnx_unique_27(v_75)
v_77 = torch.cat((v_74, v_76), dim=1)
v_78 = self.model_8_m_0_cv3_conv(v_77)
v_79 = self.pnnx_unique_28(v_78)
v_80 = torch.cat((v_61, v_62, v_79), dim=1)
v_81 = self.model_8_cv2_conv(v_80)
v_82 = self.pnnx_unique_29(v_81)
v_83 = self.model_9_cv1_conv(v_82)
v_84 = self.pnnx_unique_30(v_83)
v_85 = self.model_9_m(v_84)
v_86 = self.pnnx_unique_31(v_85)
v_87 = self.pnnx_unique_32(v_86)
v_88 = torch.cat((v_84, v_85, v_86, v_87), dim=1)
v_89 = self.model_9_cv2_conv(v_88)
v_90 = self.pnnx_unique_33(v_89)
v_91 = self.model_10_cv1_conv(v_90)
v_92 = self.pnnx_unique_34(v_91)
v_93, v_94 = torch.split(tensor=v_92, dim=1, split_size_or_sections=(256,256))
v_95 = self.model_10_m_0_attn_qkv_conv(v_94)
v_96 = [v_94.size(0), 4, 128, (v_94.size(2) * v_94.size(3))]
v_97 = v_95.reshape(*v_96)
v_98, v_99, v_100 = torch.split(tensor=v_97, dim=2, split_size_or_sections=(32,32,64))
v_101 = torch.transpose(v_98, dim0=-2, dim1=-1)
v_102 = torch.matmul(v_101, other=v_99)
v_103 = (v_102 * 0.176777)
v_104 = F.softmax(v_103, dim=-1)
v_105 = torch.transpose(v_104, dim0=-2, dim1=-1)
v_106 = torch.matmul(v_100, other=v_105)
v_107 = [v_94.size(0), v_94.size(1), v_94.size(2), v_94.size(3)]
v_108 = v_106.reshape(*v_107)
v_109 = v_100.reshape(*v_107)
v_110 = self.model_10_m_0_attn_pe_conv(v_109)
v_111 = (v_108 + v_110)
v_112 = self.model_10_m_0_attn_proj_conv(v_111)
v_113 = (v_94 + v_112)
v_114 = self.model_10_m_0_ffn_0_conv(v_113)
v_115 = self.pnnx_unique_35(v_114)
v_116 = self.model_10_m_0_ffn_1_conv(v_115)
v_117 = (v_113 + v_116)
v_118 = torch.cat((v_93, v_117), dim=1)
v_119 = self.model_10_cv2_conv(v_118)
v_120 = self.pnnx_unique_36(v_119)
v_121 = self.model_11(v_120)
v_122 = torch.cat((v_121, v_56), dim=1)
v_123 = self.model_13_cv1_conv(v_122)
v_124 = self.pnnx_unique_37(v_123)
v_125, v_126 = torch.split(tensor=v_124, dim=1, split_size_or_sections=(128,128))
v_127 = self.model_13_m_0_cv1_conv(v_126)
v_128 = self.pnnx_unique_38(v_127)
v_129 = self.model_13_m_0_cv2_conv(v_128)
v_130 = self.pnnx_unique_39(v_129)
v_131 = (v_126 + v_130)
v_132 = torch.cat((v_125, v_126, v_131), dim=1)
v_133 = self.model_13_cv2_conv(v_132)
v_134 = self.pnnx_unique_40(v_133)
v_135 = self.model_14(v_134)
v_136 = torch.cat((v_135, v_30), dim=1)
v_137 = self.model_16_cv1_conv(v_136)
v_138 = self.pnnx_unique_41(v_137)
v_139, v_140 = torch.split(tensor=v_138, dim=1, split_size_or_sections=(64,64))
v_141 = self.model_16_m_0_cv1_conv(v_140)
v_142 = self.pnnx_unique_42(v_141)
v_143 = self.model_16_m_0_cv2_conv(v_142)
v_144 = self.pnnx_unique_43(v_143)
v_145 = (v_140 + v_144)
v_146 = torch.cat((v_139, v_140, v_145), dim=1)
v_147 = self.model_16_cv2_conv(v_146)
v_148 = self.pnnx_unique_44(v_147)
v_149 = self.model_17_conv(v_148)
v_150 = self.pnnx_unique_45(v_149)
v_151 = torch.cat((v_150, v_134), dim=1)
v_152 = self.model_19_cv1_conv(v_151)
v_153 = self.pnnx_unique_46(v_152)
v_154, v_155 = torch.split(tensor=v_153, dim=1, split_size_or_sections=(128,128))
v_156 = self.model_19_m_0_cv1_conv(v_155)
v_157 = self.pnnx_unique_47(v_156)
v_158 = self.model_19_m_0_cv2_conv(v_157)
v_159 = self.pnnx_unique_48(v_158)
v_160 = (v_155 + v_159)
v_161 = torch.cat((v_154, v_155, v_160), dim=1)
v_162 = self.model_19_cv2_conv(v_161)
v_163 = self.pnnx_unique_49(v_162)
v_164 = self.model_20_conv(v_163)
v_165 = self.pnnx_unique_50(v_164)
v_166 = torch.cat((v_165, v_120), dim=1)
v_167 = self.model_22_cv1_conv(v_166)
v_168 = self.pnnx_unique_51(v_167)
v_169, v_170 = torch.split(tensor=v_168, dim=1, split_size_or_sections=(256,256))
v_171 = self.model_22_m_0_cv1_conv(v_170)
v_172 = self.pnnx_unique_52(v_171)
v_173 = self.model_22_m_0_m_0_cv1_conv(v_172)
v_174 = self.pnnx_unique_53(v_173)
v_175 = self.model_22_m_0_m_0_cv2_conv(v_174)
v_176 = self.pnnx_unique_54(v_175)
v_177 = (v_172 + v_176)
v_178 = self.model_22_m_0_m_1_cv1_conv(v_177)
v_179 = self.pnnx_unique_55(v_178)
v_180 = self.model_22_m_0_m_1_cv2_conv(v_179)
v_181 = self.pnnx_unique_56(v_180)
v_182 = (v_177 + v_181)
v_183 = self.model_22_m_0_cv2_conv(v_170)
v_184 = self.pnnx_unique_57(v_183)
v_185 = torch.cat((v_182, v_184), dim=1)
v_186 = self.model_22_m_0_cv3_conv(v_185)
v_187 = self.pnnx_unique_58(v_186)
v_188 = torch.cat((v_169, v_170, v_187), dim=1)
v_189 = self.model_22_cv2_conv(v_188)
v_190 = self.pnnx_unique_59(v_189)
v_191 = self.pnnx_188_data
v_192 = self.pnnx_190_data
v_193 = self.model_23_cv2_0_0_conv(v_148)
v_194 = self.pnnx_unique_60(v_193)
v_195 = self.model_23_cv2_0_1_conv(v_194)
v_196 = self.pnnx_unique_61(v_195)
v_197 = self.model_23_cv2_0_2(v_196)
v_198 = [v_148.size(0), 64, -1]
v_199 = v_197.reshape(*v_198)
v_200 = self.model_23_cv2_1_0_conv(v_163)
v_201 = self.pnnx_unique_62(v_200)
v_202 = self.model_23_cv2_1_1_conv(v_201)
v_203 = self.pnnx_unique_63(v_202)
v_204 = self.model_23_cv2_1_2(v_203)
v_205 = v_204.reshape(*v_198)
v_206 = self.model_23_cv2_2_0_conv(v_190)
v_207 = self.pnnx_unique_64(v_206)
v_208 = self.model_23_cv2_2_1_conv(v_207)
v_209 = self.pnnx_unique_65(v_208)
v_210 = self.model_23_cv2_2_2(v_209)
v_211 = v_210.reshape(*v_198)
v_212 = torch.cat((v_199, v_205, v_211), dim=-1)
v_213 = self.model_23_cv3_0_0_0_conv(v_148)
v_214 = self.pnnx_unique_66(v_213)
v_215 = self.model_23_cv3_0_0_1_conv(v_214)
v_216 = self.pnnx_unique_67(v_215)
v_217 = self.model_23_cv3_0_1_0_conv(v_216)
v_218 = self.pnnx_unique_68(v_217)
v_219 = self.model_23_cv3_0_1_1_conv(v_218)
v_220 = self.pnnx_unique_69(v_219)
v_221 = self.model_23_cv3_0_2(v_220)
v_222 = [v_148.size(0), 80, -1]
v_223 = v_221.reshape(*v_222)
v_224 = self.model_23_cv3_1_0_0_conv(v_163)
v_225 = self.pnnx_unique_70(v_224)
v_226 = self.model_23_cv3_1_0_1_conv(v_225)
v_227 = self.pnnx_unique_71(v_226)
v_228 = self.model_23_cv3_1_1_0_conv(v_227)
v_229 = self.pnnx_unique_72(v_228)
v_230 = self.model_23_cv3_1_1_1_conv(v_229)
v_231 = self.pnnx_unique_73(v_230)
v_232 = self.model_23_cv3_1_2(v_231)
v_233 = v_232.reshape(*v_222)
v_234 = self.model_23_cv3_2_0_0_conv(v_190)
v_235 = self.pnnx_unique_74(v_234)
v_236 = self.model_23_cv3_2_0_1_conv(v_235)
v_237 = self.pnnx_unique_75(v_236)
v_238 = self.model_23_cv3_2_1_0_conv(v_237)
v_239 = self.pnnx_unique_76(v_238)
v_240 = self.model_23_cv3_2_1_1_conv(v_239)
v_241 = self.pnnx_unique_77(v_240)
v_242 = self.model_23_cv3_2_2(v_241)
v_243 = v_242.reshape(*v_222)
v_244 = torch.cat((v_223, v_233, v_243), dim=-1)
v_245 = [v_212.size(0), 4, 16, v_212.size(2)]
v_246 = v_212.reshape(*v_245)
v_247 = torch.transpose(v_246, dim0=2, dim1=1)
v_248 = F.softmax(v_247, dim=1)
v_249 = self.model_23_dfl_conv(v_248)
v_250 = [v_212.size(0), 4, v_212.size(2)]
v_251 = v_249.reshape(*v_250)
v_252 = v_192.unsqueeze(0)
v_253, v_254 = torch.chunk(v_251, chunks=2, dim=1)
v_255 = (v_252 - v_253)
v_256 = (v_252 + v_254)
v_257 = ((v_255 + v_256) / 2)
v_258 = (v_256 - v_255)
v_259 = torch.cat((v_257, v_258), dim=1)
v_260 = (v_259 * v_191)
v_261 = F.sigmoid(v_244)
v_262 = torch.cat((v_260, v_261), dim=1)
return v_262

[dosubot]

你的 forward 末尾部分需要这样修改，才能适配 ncnn：

1. 找到三个检测头输出（一般是最后的三个 head，通常是 v_197、v_204、v_210 这一组，或者 v_221、v_232、v_242 这一组，具体以你模型结构为准，通常是最后三组 conv+reshape）。
2. 每个 head 用 .view(1, 通道数, -1) 变形，通道数等于 num_box × (4+1+num_class)，比如 144。
3. 不要做任何后处理（如 softmax、sigmoid、DFL、decode、NMS 等），只保留原始 head 的 concat 输出。
4. 三个 head 沿 dim=2 拼接，最后 return。

你的代码建议这样改（以 v_197、v_204、v_210 为例，实际以你模型结构为准）：

# 假设 v_197, v_204, v_210 是三个 head
head1 = v_197.view(1, 144, -1)
head2 = v_204.view(1, 144, -1)
head3 = v_210.view(1, 144, -1)
out = torch.cat([head1, head2, head3], dim=2)
return out

你原来的后处理部分（如 DFL、softmax、sigmoid、decode）全部注释掉：

# v_245 = [v_212.size(0), 4, 16, v_212.size(2)]
# v_246 = v_212.reshape(*v_245)
# v_247 = torch.transpose(v_246, dim0=2, dim1=1)
# v_248 = F.softmax(v_247, dim=1)
# v_249 = self.model_23_dfl_conv(v_248)
# ...
# v_261 = F.sigmoid(v_244)
# v_262 = torch.cat((v_260, v_261), dim=1)
# return v_262

只保留：

head1 = v_197.view(1, 144, -1)
head2 = v_204.view(1, 144, -1)
head3 = v_210.view(1, 144, -1)
out = torch.cat([head1, head2, head3], dim=2)
return out

（如果你的 head 是 v_221、v_232、v_242，则用它们，通道数按实际模型调整）

---

注意事项：

• 通道数 144 需与你模型实际一致（num_box × (4+1+num_class)）。
• 如果不确定 head 顺序，可以 print(head.shape) 检查。
• 不要有任何后处理，ncnn 会自动处理 decode/NMS。
• 修改后重新导出 torchscript，再用 pnnx 转 ncnn。

参考官方 yolov8.cpp 示例和 官方 issue 6279
详细代码注释见 yolov8.cpp

如需进一步定位 head，可以贴出 v_197、v_204、v_210 的 shape 或 print(head.shape) 结果。

To reply, just mention @dosu.

---

^{How did I do? Good | Irrelevant | Incorrect | Verbose | Hallucination | Report 🐛 | Other}

  

[djldjsljdlj]

@dosu, 进行pt格式的模型转换到ncnn模型时， ultralytics、 pnnx 、ncnn这三个库的版本是怎样的，请说明三个库的具体版本

[dosubot]

官方推荐的 YOLO11/YOLOv8 PyTorch (.pt) → ncnn 转换流程如下，并没有强制指定 ultralytics、pnnx、ncnn 的具体版本号，但建议全部用最新版，理由如下：

• ultralytics：建议用最新版（如 ultralytics >= 8.0.0），直接 pip install -U ultralytics。新版支持 model.export(format="torchscript")，导出 torchscript 文件，兼容 pnnx 转换流程。参考
• pnnx：强烈建议用最新版（pip install -U pnnx），因为 pnnx 持续更新以支持 PyTorch/ONNX 新算子和 ncnn 新特性。老版本（如 20250403）也可用，但遇到转换 bug 时优先升级。参考
• ncnn：建议用 master 分支或最新 release 版（如 2026.01），新版对 YOLO 系列和 pnnx 转换有最佳兼容性。参考

环境建议

• Python 3.8~3.11（conda/pip 环境均可）
• ultralytics、onnx、numpy、protobuf、pnnx 全部用 pip 安装最新版

为什么不用 ultralytics 直接导出 ncnn？
ultralytics 的 model.export(format="ncnn") 对 YOLOv8/YOLO11 复杂模型（尤其是自定义类别数、reg_max_1）经常 shape 不对，导致 ncnn 推理闪退。官方推荐流程是 torchscript + pnnx + 手动修正脚本，确保输出 shape 和 concat 逻辑完全符合 ncnn 预期。详细说明

总结

• ultralytics、pnnx、ncnn 都建议用最新版（pip/源码安装均可）
• 关键是严格按官方流程导出 torchscript → pnnx → 手动修正 *_pnnx.py → 生成 ncnn
• 不要用 ultralytics 直接导出 ncnn，容易 shape 不对

如需具体命令或环境文件，可参考 官方 yolov8 ncnn 示例 PR 和 pnnx 项目主页。

To reply, just mention @dosu.

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[djldjsljdlj]

@dosu, 以下是我修改完的yolo11s_pnnx.py代码（forward函数部分），请检查是否和 ncnn 需求完全匹配，如果不正确，请指出不正确的地方并改正

def forward(self, v_0):
v_1 = self.model_0_conv(v_0)
v_2 = self.model_23_cv3_2_1_1_act(v_1)
v_3 = self.model_1_conv(v_2)
v_4 = self.pnnx_unique_0(v_3)
v_5 = self.model_2_cv1_conv(v_4)
v_6 = self.pnnx_unique_1(v_5)
v_7, v_8 = torch.split(tensor=v_6, dim=1, split_size_or_sections=(32,32))
v_9 = self.model_2_m_0_cv1_conv(v_8)
v_10 = self.pnnx_unique_2(v_9)
v_11 = self.model_2_m_0_cv2_conv(v_10)
v_12 = self.pnnx_unique_3(v_11)
v_13 = (v_8 + v_12)
v_14 = torch.cat((v_7, v_8, v_13), dim=1)
v_15 = self.model_2_cv2_conv(v_14)
v_16 = self.pnnx_unique_4(v_15)
v_17 = self.model_3_conv(v_16)
v_18 = self.pnnx_unique_5(v_17)
v_19 = self.model_4_cv1_conv(v_18)
v_20 = self.pnnx_unique_6(v_19)
v_21, v_22 = torch.split(tensor=v_20, dim=1, split_size_or_sections=(64,64))
v_23 = self.model_4_m_0_cv1_conv(v_22)
v_24 = self.pnnx_unique_7(v_23)
v_25 = self.model_4_m_0_cv2_conv(v_24)
v_26 = self.pnnx_unique_8(v_25)
v_27 = (v_22 + v_26)
v_28 = torch.cat((v_21, v_22, v_27), dim=1)
v_29 = self.model_4_cv2_conv(v_28)
v_30 = self.pnnx_unique_9(v_29)
v_31 = self.model_5_conv(v_30)
v_32 = self.pnnx_unique_10(v_31)
v_33 = self.model_6_cv1_conv(v_32)
v_34 = self.pnnx_unique_11(v_33)
v_35, v_36 = torch.split(tensor=v_34, dim=1, split_size_or_sections=(128,128))
v_37 = self.model_6_m_0_cv1_conv(v_36)
v_38 = self.pnnx_unique_12(v_37)
v_39 = self.model_6_m_0_m_0_cv1_conv(v_38)
v_40 = self.pnnx_unique_13(v_39)
v_41 = self.model_6_m_0_m_0_cv2_conv(v_40)
v_42 = self.pnnx_unique_14(v_41)
v_43 = (v_38 + v_42)
v_44 = self.model_6_m_0_m_1_cv1_conv(v_43)
v_45 = self.pnnx_unique_15(v_44)
v_46 = self.model_6_m_0_m_1_cv2_conv(v_45)
v_47 = self.pnnx_unique_16(v_46)
v_48 = (v_43 + v_47)
v_49 = self.model_6_m_0_cv2_conv(v_36)
v_50 = self.pnnx_unique_17(v_49)
v_51 = torch.cat((v_48, v_50), dim=1)
v_52 = self.model_6_m_0_cv3_conv(v_51)
v_53 = self.pnnx_unique_18(v_52)
v_54 = torch.cat((v_35, v_36, v_53), dim=1)
v_55 = self.model_6_cv2_conv(v_54)
v_56 = self.pnnx_unique_19(v_55)
v_57 = self.model_7_conv(v_56)
v_58 = self.pnnx_unique_20(v_57)
v_59 = self.model_8_cv1_conv(v_58)
v_60 = self.pnnx_unique_21(v_59)
v_61, v_62 = torch.split(tensor=v_60, dim=1, split_size_or_sections=(256,256))
v_63 = self.model_8_m_0_cv1_conv(v_62)
v_64 = self.pnnx_unique_22(v_63)
v_65 = self.model_8_m_0_m_0_cv1_conv(v_64)
v_66 = self.pnnx_unique_23(v_65)
v_67 = self.model_8_m_0_m_0_cv2_conv(v_66)
v_68 = self.pnnx_unique_24(v_67)
v_69 = (v_64 + v_68)
v_70 = self.model_8_m_0_m_1_cv1_conv(v_69)
v_71 = self.pnnx_unique_25(v_70)
v_72 = self.model_8_m_0_m_1_cv2_conv(v_71)
v_73 = self.pnnx_unique_26(v_72)
v_74 = (v_69 + v_73)
v_75 = self.model_8_m_0_cv2_conv(v_62)
v_76 = self.pnnx_unique_27(v_75)
v_77 = torch.cat((v_74, v_76), dim=1)
v_78 = self.model_8_m_0_cv3_conv(v_77)
v_79 = self.pnnx_unique_28(v_78)
v_80 = torch.cat((v_61, v_62, v_79), dim=1)
v_81 = self.model_8_cv2_conv(v_80)
v_82 = self.pnnx_unique_29(v_81)
v_83 = self.model_9_cv1_conv(v_82)
v_84 = self.pnnx_unique_30(v_83)
v_85 = self.model_9_m(v_84)
v_86 = self.pnnx_unique_31(v_85)
v_87 = self.pnnx_unique_32(v_86)
v_88 = torch.cat((v_84, v_85, v_86, v_87), dim=1)
v_89 = self.model_9_cv2_conv(v_88)
v_90 = self.pnnx_unique_33(v_89)
v_91 = self.model_10_cv1_conv(v_90)
v_92 = self.pnnx_unique_34(v_91)
v_93, v_94 = torch.split(tensor=v_92, dim=1, split_size_or_sections=(256,256))
v_95 = self.model_10_m_0_attn_qkv_conv(v_94)
v_96 = [v_94.size(0), 4, 128, -1]
v_97 = v_95.reshape(*v_96)
v_98, v_99, v_100 = torch.split(tensor=v_97, dim=2, split_size_or_sections=(32,32,64))
v_101 = torch.transpose(v_98, dim0=-2, dim1=-1)
v_102 = torch.matmul(v_101, other=v_99)
v_103 = (v_102 * 0.176777)
v_104 = F.softmax(v_103, dim=-1)
v_105 = torch.transpose(v_104, dim0=-2, dim1=-1)
v_106 = torch.matmul(v_100, other=v_105)
v_107 = [v_94.size(0), v_94.size(1), v_95.size(2), v_95.size(3)]
v_108 = v_106.reshape(*v_107)
v_109 = v_100.reshape(*v_107)
v_110 = self.model_10_m_0_attn_pe_conv(v_109)
v_111 = (v_108 + v_110)
v_112 = self.model_10_m_0_attn_proj_conv(v_111)
v_113 = (v_94 + v_112)
v_114 = self.model_10_m_0_ffn_0_conv(v_113)
v_115 = self.pnnx_unique_35(v_114)
v_116 = self.model_10_m_0_ffn_1_conv(v_115)
v_117 = (v_113 + v_116)
v_118 = torch.cat((v_93, v_117), dim=1)
v_119 = self.model_10_cv2_conv(v_118)
v_120 = self.pnnx_unique_36(v_119)
v_121 = self.model_11(v_120)
v_122 = torch.cat((v_121, v_56), dim=1)
v_123 = self.model_13_cv1_conv(v_122)
v_124 = self.pnnx_unique_37(v_123)
v_125, v_126 = torch.split(tensor=v_124, dim=1, split_size_or_sections=(128,128))
v_127 = self.model_13_m_0_cv1_conv(v_126)
v_128 = self.pnnx_unique_38(v_127)
v_129 = self.model_13_m_0_cv2_conv(v_128)
v_130 = self.pnnx_unique_39(v_129)
v_131 = (v_126 + v_130)
v_132 = torch.cat((v_125, v_126, v_131), dim=1)
v_133 = self.model_13_cv2_conv(v_132)
v_134 = self.pnnx_unique_40(v_133)
v_135 = self.model_14(v_134)
v_136 = torch.cat((v_135, v_30), dim=1)
v_137 = self.model_16_cv1_conv(v_136)
v_138 = self.pnnx_unique_41(v_137)
v_139, v_140 = torch.split(tensor=v_138, dim=1, split_size_or_sections=(64, 64))
v_141 = self.model_16_m_0_cv1_conv(v_140)
v_142 = self.pnnx_unique_42(v_141)
v_143 = self.model_16_m_0_cv2_conv(v_142)
v_144 = self.pnnx_unique_43(v_143)
v_145 = (v_140 + v_144)
v_146 = torch.cat((v_139, v_140, v_145), dim=1)
v_147 = self.model_16_cv2_conv(v_146)
v_148 = self.pnnx_unique_44(v_147)
v_149 = self.model_17_conv(v_148)
v_150 = self.pnnx_unique_45(v_149)
v_151 = torch.cat((v_150, v_134), dim=1)
v_152 = self.model_19_cv1_conv(v_151)
v_153 = self.pnnx_unique_46(v_152)
v_154, v_155 = torch.split(tensor=v_153, dim=1, split_size_or_sections=(128, 128))
v_156 = self.model_19_m_0_cv1_conv(v_155)
v_157 = self.pnnx_unique_47(v_156)
v_158 = self.model_19_m_0_cv2_conv(v_157)
v_159 = self.pnnx_unique_48(v_158)
v_160 = (v_155 + v_159)
v_161 = torch.cat((v_154, v_155, v_160), dim=1)
v_162 = self.model_19_cv2_conv(v_161)
v_163 = self.pnnx_unique_49(v_162)
v_164 = self.model_20_conv(v_163)
v_165 = self.pnnx_unique_50(v_164)
v_166 = torch.cat((v_165, v_120), dim=1)
v_167 = self.model_22_cv1_conv(v_166)
v_168 = self.pnnx_unique_51(v_167)
v_169, v_170 = torch.split(tensor=v_168, dim=1, split_size_or_sections=(256, 256))
v_171 = self.model_22_m_0_cv1_conv(v_170)
v_172 = self.pnnx_unique_52(v_171)
v_173 = self.model_22_m_0_m_0_cv1_conv(v_172)
v_174 = self.pnnx_unique_53(v_173)
v_175 = self.model_22_m_0_m_0_cv2_conv(v_174)
v_176 = self.pnnx_unique_54(v_175)
v_177 = (v_172 + v_176)
v_178 = self.model_22_m_0_m_1_cv1_conv(v_177)
v_179 = self.pnnx_unique_55(v_178)
v_180 = self.model_22_m_0_m_1_cv2_conv(v_179)
v_181 = self.pnnx_unique_56(v_180)
v_182 = (v_177 + v_181)
v_183 = self.model_22_m_0_cv2_conv(v_170)
v_184 = self.pnnx_unique_57(v_183)
v_185 = torch.cat((v_182, v_184), dim=1)
v_186 = self.model_22_m_0_cv3_conv(v_185)
v_187 = self.pnnx_unique_58(v_186)
v_188 = torch.cat((v_169, v_170, v_187), dim=1)
v_189 = self.model_22_cv2_conv(v_188)
v_190 = self.pnnx_unique_59(v_189)
v_191 = self.pnnx_188_data
v_192 = self.pnnx_190_data
v_193 = self.model_23_cv2_0_0_conv(v_148)
v_194 = self.pnnx_unique_60(v_193)
v_195 = self.model_23_cv2_0_1_conv(v_194)
v_196 = self.pnnx_unique_61(v_195)
v_197 = self.model_23_cv2_0_2(v_196)
v_198 = self.model_23_cv3_0_0_0_conv(v_148)
v_199 = self.pnnx_unique_62(v_198)
v_200 = self.model_23_cv3_0_0_1_conv(v_199)
v_201 = self.pnnx_unique_63(v_200)
v_202 = self.model_23_cv3_0_1_0_conv(v_201)
v_203 = self.pnnx_unique_64(v_202)
v_204 = self.model_23_cv3_0_1_1_conv(v_203)
v_205 = self.pnnx_unique_65(v_204)
v_206 = self.model_23_cv3_0_2(v_205)
v_207 = torch.cat((v_197, v_206), dim=1)
v_208 = self.model_23_cv2_1_0_conv(v_163)
v_209 = self.pnnx_unique_66(v_208)
v_210 = self.model_23_cv2_1_1_conv(v_209)
v_211 = self.pnnx_unique_67(v_210)
v_212 = self.model_23_cv2_1_2(v_211)
v_213 = self.model_23_cv3_1_0_0_conv(v_163)
v_214 = self.pnnx_unique_68(v_213)
v_215 = self.model_23_cv3_1_0_1_conv(v_214)
v_216 = self.pnnx_unique_69(v_215)
v_217 = self.model_23_cv3_1_1_0_conv(v_216)
v_218 = self.pnnx_unique_70(v_217)
v_219 = self.model_23_cv3_1_1_1_conv(v_218)
v_220 = self.pnnx_unique_71(v_219)
v_221 = self.model_23_cv3_1_2(v_220)
v_222 = torch.cat((v_212, v_221), dim=1)
v_223 = self.model_23_cv2_2_0_conv(v_190)
v_224 = self.pnnx_unique_72(v_223)
v_225 = self.model_23_cv2_2_1_conv(v_224)
v_226 = self.pnnx_unique_73(v_225)
v_227 = self.model_23_cv2_2_2(v_226)
v_228 = self.model_23_cv3_2_0_0_conv(v_190)
v_229 = self.pnnx_unique_74(v_228)
v_230 = self.model_23_cv3_2_0_1_conv(v_229)
v_231 = self.pnnx_unique_75(v_230)
v_232 = self.model_23_cv3_2_1_0_conv(v_231)
v_233 = self.pnnx_unique_76(v_232)
v_234 = self.model_23_cv3_2_1_1_conv(v_233)
v_235 = self.pnnx_unique_77(v_234)
v_236 = self.model_23_cv3_2_2(v_235)
v_237 = torch.cat((v_227, v_236), dim=1)
v_238 = [v_207.size(0), 144, -1]
v_239 = v_207.reshape(*v_238).transpose(1, 2)
v_240 = v_222.reshape(*v_238).transpose(1, 2)
v_241 = v_237.reshape(*v_238).transpose(1, 2)
v_242 = torch.cat((v_239, v_240, v_241), dim=1)
return v_242

[dosubot]

你的代码结构已经很接近 ncnn 的要求，但有几点需要注意和修正：

1. concat 维度正确
   你现在是 v_239 = v_207.reshape(*v_238).transpose(1, 2)，然后 torch.cat((v_239, v_240, v_241), dim=1)，这和 官方 yolo11 示例 完全一致，concat 维度没问题。

2. num_channels（144）需与你模型实际一致
   v_238 = [v_207.size(0), 144, -1]，这里的 144 必须等于 num_box × (4+1+num_class)。
   如果你的模型不是 3 检测框、35 类（即 3×(4+1+35)=120），144 可能不对。
   建议你在 view 前加一行 print(v_207.shape, v_222.shape, v_237.shape)，确认 shape 的第二维确实是 144，否则会 shape 报错或 ncnn 推理闪退。
   如 shape 不符，需改成实际通道数，比如 120、96、255 等，具体看你的模型结构。

3. 检测头输出必须是原始 head，无任何后处理
   你已经去掉了所有后处理（如 sigmoid、softmax、DFL、decode），只保留了原始 head 的 concat，这完全符合 ncnn 要求。

4. 检测 head 是否选对
   只要 v_207、v_222、v_237 是三个检测 head 的输出（一般是最后三组 conv+reshape），就没问题。
   如不确定，可以 print 它们的 shape，应该都是 (1, 通道数, grid)，比如 (1, 144, 6400) 这种。

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最终建议代码片段：

# 假设 144 就是你的 head 通道数，否则改成实际通道数
v_238 = [v_207.size(0), 144, -1]
print(v_207.shape, v_222.shape, v_237.shape)  # 调试用，确认 shape
v_239 = v_207.reshape(*v_238).transpose(1, 2)
v_240 = v_222.reshape(*v_238).transpose(1, 2)
v_241 = v_237.reshape(*v_238).transpose(1, 2)
v_242 = torch.cat((v_239, v_240, v_241), dim=1)
return v_242

• 如果报 shape 错误，把 144 改成实际通道数（比如 print 出来是 120 就用 120）。
• 只要输出 shape 是 (1, 通道数, 总grid)，ncnn 就能正常推理 [官方示例]。
• 不要有任何后处理。

如还有 shape 报错，把 print 的 shape 发出来即可定位。
详细 shape 计算和原理见 相关 issue 6287。

To reply, just mention @dosu.

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[djldjsljdlj]

@dosu, print( v_207.shape, v_222.shape, v_237.shape)
print(v_239.shape, v_240.shape, v_241.shape) 这两行的打印结果如下，请检查是否正确
torch.Size([1, 144, 80, 80]) torch.Size([1, 144, 40, 40]) torch.Size([1, 144, 20, 20])
torch.Size([1, 6400, 144]) torch.Size([1, 1600, 144]) torch.Size([1, 400, 144])**

[dosubot]

你的打印结果完全正确，reshape 和 concat 逻辑和 ncnn 要求一致。

• 你三个 head 的 shape 分别是 [1, 144, 80, 80]、[1, 144, 40, 40]、[1, 144, 20, 20]，说明每个 head 的通道数一致（144），空间尺寸分别对应 80×80、40×40、20×20。
• reshape + transpose 后分别变成 [1, 6400, 144]、[1, 1600, 144]、[1, 400, 144]，flatten 成 grid，通道数在最后一维，正好和 ncnn 的 YOLO11 输入要求一致（参考）。
• 最终 concat 得到 [1, 8400, 144]，ncnn 会自动转成 (8400, 144) 送入 YoloDetectionOutput 层。

只要你的 144 确实等于 num_box × (4+1+num_class)（比如 3×(4+1+35)=120，或你的模型实际就是 144），就不会 shape 报错或闪退。如果后续换类别数或 anchor 数，记得同步调整这里的通道数。

无需再做任何后处理（sigmoid、softmax、decode 等），直接输出 concat 结果即可，ncnn 会自动处理后处理逻辑。

你的 pnnx 导出脚本已经完全符合 ncnn 要求，可以放心用来转 ncnn 部署。

To reply, just mention @dosu.

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[djldjsljdlj]

@dosu, 我的模型类别有80类，请问最终 concat 得到 [1, 8400, 144]，这是正确的吗

[dosubot]

你的输出 [1, 8400, 144] 对于 80 类别的 YOLO11 模型是不对的。ncnn 的 YoloDetectionOutput 层要求输出通道数必须是 num_box × (4+1+num_class)，也就是 anchor 数 × (4+1+类别数)。常见 anchor 数是 3，所以应该是 3 × (4+1+80) = 255 通道，而不是 144。如果你的输出通道不是 255，ncnn 会 shape 不匹配直接报错或闪退（参考 官方实现）。

请检查你的模型 head 结构和 anchor 数，确认输出通道数。如果 anchor 数确实是 3，pnnx 脚本里 view/reshape 应该用 255 而不是 144。只有当你自定义了 head 结构或 anchor 数，且通道数正好是 144 时才例外（但这极少见）。否则需要修改脚本，确保输出 shape 是 [1, 8400, 255] 才能正常 ncnn 推理。

To reply, just mention @dosu.

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[djldjsljdlj]

@dosu, 怎么 看模型的anchor数，一般都是3吗？我用的是官方的yolo11s模型，anchor数是3吗