关于算法后处理设计疑问，以yolov5为例

[mailliw2010]

---

温馨提示：根据社区不完全统计，按照模板提问，可以加快回复和解决问题的速度

---

环境

• 【FastDeploy版本】： 说明具体的版本，如fastdeploy-linux-gpu-0.8.0
• 【编译命令】如果您是自行编译的FastDeploy，请说明您的编译方式（参数命令）
• 【系统平台】: Ubuntu 20.04
• 【硬件】： sophon 1688
• 【编译语言】： C++

问题日志及出现问题的操作流程

• 附上详细的问题日志有助于快速定位分析
• 【后处理复用问题】
• • sophon平台上基于yolov5算法实现了几个模型，后处理稍微有些不同。有的后处理可以在硬件加速，有的不能，因此不同的模型会涉及到对后处理方法重写的地方。但发现FastDeploy框架中没有对外提供对后处理的方式。
    考虑重载一个YOLOv5::Predict(cv::Mat* im, DetectionResult* result, YOLOv5PostprocessorImpl* post);
    方法来使用YOLOv5PostprocessorImpl继承YOLOv5Postprocessor，实现多态，如：

fastdeploy::vision::DetectionResult res;
//重写后处理的子类
fastdeploy::vision::detection::YOLOv5PostprocessorImpl post;
model.Predict(&det_image, &res, &post));

但发现YOLOv5的postprocessor_成员不是指针，

 protected:
  bool Initialize();
  YOLOv5Preprocessor preprocessor_;
  YOLOv5Postprocessor postprocessor_;

因此无法实现多态。如果修改postprocessor的成员为指针，其他方法的访问也需要修改。请问有什么更好的方法么？
从个人理解来看，每一个算法的后处理部分应该变化较多，做成一个可继承接口是不是更好些？

[Jiang-Jia-Jun]

赞同你的想法。

• 1. 起初针对部分重点模型，有做不同预处理的实现来加速，但并不是所有模型。
• 2. 我认为按你说的方法实现会更灵活，只是在最开始开发时，并没有考虑到会基于SDK来继承，从而修改后处理； 此前直接修改FastDeploy里面的源代码重新编译，后续也没有再改，因而沿用至今