记录Yolov5(6.0)转为NCNN全过程

1、下载yolov5 6.0源码

在这里插入图片描述

2、转换为ONNX格式（参数一定要全，很关键！！！）

python export.py --weights yolov5n.pt --img 640 640 --batch 1 --train --simplify --include onnx

#或者
python export.py --weights yolov5n.pt --img 640 640 --batch 1 --train --simplify --include onnx --opset 11

3、简化ONNX模型

python -m onnxsim yolov5n.onnx yolov5n-sim.onnx

4、转为NCCN格式文件

~/ncnn/build/tools/onnx$ ./onnx2ncnn yolov5n-sim.onnx  yolov5n.param yolov5n.bin

5、更改yolov5n.param参数文件

  • 将图中所指向的参数全改为-1,使输出的BBOX可以自适应
    在这里插入图片描述

6、更改yolov5.cpp源文件

  • 记住下面图中框出的数值
    在这里插入图片描述
  • 在cpp文件中对应处，填上相应的数值
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7、测试

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