基于已有的 export_onnx.py 方法和 onnx_postprocess_fix_slice.py 方法和train2.py 的修改网络结构冻结backbone训练为了解决slice问题我该采用怎么样的排查流程或者排查顺序下面给你一个最稳妥、成本最低的排查顺序从“只改导出”到“改结构”1. 只改导出最低成本目标不改模型结构先验证是否能过 TIDL1) 用 export_onnx.py 固定输入尺寸导出2) 用 onnx_postprocess_fix_slice.py 做常量折叠/修复3) 再跑 TIDL 导入如果成功结束这是最省成本的路径。2. 导出后检查 Slice 来源如果仍报 Slice1) 用 onnx_postprocess_fix_slice.py 输出 Slice 来源2) 看日志里 Slice 的“来源 op_type”一般会指向 Split/Reshape/PSA 等3) 这一步是确认是不是 C2PSA 引起的问题3. 结构兼容版本低成本训练确认是 C2PSA 问题后换用yolov11_custom_seg_big_tidl.yamlC2PSA→C3k2再用已有权重微调--weights 已训练好的 yolov11 模型--freeze-backbone-epochs 5 (可选)4. 再导出 后处理重新导出 后处理再测 TIDL。总结优先顺序1) 导出后处理不动模型2) 确认 Slice 来源3) 换 TIDL 兼容结构 小成本微调4) 再导出 后处理如果你愿意我可以把这个流程写成一份一键脚本自动导出 → 修复 → 报告 Slice 来源。