参考网络上很多大佬的文章，避免了很多坑，特此记录一下。
使用了最新的yolov5-6.0训练，opencv3推理
pt转换成onnx还算顺利，调用推理时便报了错，上网一查发现是坑，有的大佬说是slice
https://blog.csdn.net/nihate/article/details/112731327
还有的大佬说是“在网络结构中有一层B, N, C = inputs.shape torch.zeros(B, C, dtype=torch.long, device=device)是根据已有维度B,C生成一个相同维度的全零tensor, cv.dnn调用的时候shape返回的是tensor，在生成的时候本来应该传入int，这里会导致错误。”
https://www.cnblogs.com/xiaxuexiaoab/p/15654972.html
还有的大佬说，直接将opencv版本升级至4.5+
https://blog.csdn.net/sinat_38685124/article/details/119969668
最后，也在stackoverflow上面发现了这个问题，说要将输入的blob类型进行更改。
https://blog.csdn.net/sinat_38685124/article/details/119969668
我自己也尝试了许多：
（1）先是更改blob的类型，但发现在读取模型时就出了bug，根本涉及不到之后的喂数据。
（2）后来想尝试更改opencv库，将CV_32S全部换成了CV_32F，不过也没用。
（3）然后尝试更改网络结构，去掉或代替切片操作以及上采样操作，没有成功，可能是哪搞错了。
（4）最后，换成了opencv4.5.5调用onnx，推理成功。