caffe_xilinx YOLOv3转ONNX时无deephi_resize_param字段报错如何解决

google.protobuf.text_format.ParseError: 2027:3 : Message type "caffe.LayerParameter" has no field named "deephi_resize_param"
该报错是因为caffe_xilinx为标准Caffe扩展了专属的deephi_resize_param字段，而官方caffe2onnx默认使用标准Caffe的Protobuf协议定义，无法识别该自定义扩展字段。

方案1：替换Caffe Proto定义（最适配方案） #

• 找到本地Python环境中caffe2onnx的安装路径，通常为{Python安装目录}/Lib/site-packages/caffe2onnx
• 从你的caffe_xilinx源码路径中，找到caffe/proto/caffe.proto文件，替换caffe2onnx目录下自带的标准版本caffe.proto
• 在caffe2onnx目录下执行编译命令生成新的Proto Python代码：
  protoc --python_out=./ caffe.proto
• 重新执行模型转换命令即可识别自定义字段。

方案2：修改模型配置文件（临时快速方案） #

如果不需要保留deephi_resize层的特殊参数逻辑，可手动修改模型prototxt文件：

• 全局搜索prototxt中所有deephi_resize_param字段所在的层
• 将层类型替换为标准Caffe支持的Resize类型，用标准resize_param字段替换deephi_resize_param，原有参数值保持不变
• 保存修改后的prototxt文件后重新执行转换。

方案3：新增自定义层转换规则（精度最优方案） #

如果前两种方案转换后模型精度不符合预期，需要手动添加层映射逻辑：

• 在caffe2onnx的ops目录下新增DeephiResize层的转换函数，将deephi_resize_param的参数映射到ONNX Resize算子的对应入参
• 在caffe2onnx的层注册逻辑中，新增DeephiResize层类型到你写的转换函数的映射规则
• 重新运行转换命令即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rajaalakshmi