为何YOLOv5转CoreML模型不返回VNRecognizedObjectObservation？

我使用Ultralytics的YOLOv5在PyTorch中训练了机器学习模型，通过Apple的CoreMLTools将PyTorch（.pt）模型转换为CoreML模型（.mlmodel）。转换过程正常，模型可在iOS应用中使用，但需手动访问模型预测输出——模型输出形状为MultiArray : Float32 1 × 25500 × 46 array。通过VNCoreMLRequest仅能获取VNCoreMLFeatureValueObservation，需从中提取MultiArray并遍历以获取所需数据。但Apple为目标检测模型提供的VNRecognizedObjectObservation类型并未被我的模型返回。请问：

1. 模型无法返回VNRecognizedObjectObservation类型的原因是什么？
2. 能否通过CoreMLTools启用该类型？

无法返回VNRecognizedObjectObservation的原因 #

• CoreML的Vision框架返回VNRecognizedObjectObservation的前提是，模型输出严格符合Apple定义的目标检测模型标准格式。而YOLOv5原生输出的是未经后处理的原始检测张量，属于通用多维数组，并非CoreML预设的目标检测结构化输出。
• 原生YOLOv5输出包含所有候选锚框的坐标、置信度和类别概率，没有执行非极大值抑制（NMS）、坐标归一化等后处理步骤，也没有将结果封装为CoreML能识别的目标检测结构，因此Vision框架只会将其视为普通张量输出，返回VNCoreMLFeatureValueObservation。

能否通过CoreMLTools启用该类型？ #

可以，关键是让转换后的CoreML模型输出符合Apple的目标检测规范，具体操作如下：

1. 嵌入后处理逻辑：在转换过程中，将YOLOv5的后处理步骤（NMS、坐标转换、筛选置信度阈值等）整合到CoreML模型中，让模型直接输出过滤后的检测结果，而非原始张量。
2. 指定输出格式：使用CoreMLTools转换时，配置模型的输出类型为CoreML的ObjectDetector格式，这样Vision框架就能识别并返回VNRecognizedObjectObservation。

实操建议 #

• 直接使用YOLOv5官方提供的导出脚本：运行export.py时添加--include coreml --nms参数，脚本会自动处理后逻辑并导出符合CoreML目标检测规范的模型，此时用VNCoreMLRequest就能直接拿到VNRecognizedObjectObservation。
• 手动转换时，可通过CoreMLTools的NeuralNetworkBuilder添加后处理层，或修改模型的输出描述，将输出映射为ObjectDetector的结构化输出（包含边界框、置信度、类别标签等字段）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Joba