赞
踩
流程:pt->onnx->ncnn->android
本人系统:win10
①打开 volov5/models/export.py
红框内改为.pt模型的路径,然后运行
转换结果如图:
②需要去掉模型冗余的维度
打开anaconda prompt,去到 .onnx文件夹下
conda activate 你的虚拟环境
python -m onnxsim best.onnx best-sim.onnx
①、配置相关环境(前方高能!!!!建议此步骤多参考几篇文章)
ncnn官网、问题讨论
Build for Windows x64 using Visual Studio Community 2017
需要这些库,没有的结合教程安装一下
②构建ncnn库(替换为正确的路径):
> cd <ncnn-root-dir>
> mkdir -p build
> cd build
> cmake -G"NMake Makefiles" -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=%cd%/install -DProtobuf_INCLUDE_DIR=<protobuf-root-dir>/build/install/include -DProtobuf_LIBRARIES=<protobuf-root-dir>/build/install/lib/libprotobuf.lib -DProtobuf_PROTOC_EXECUTABLE=<protobuf-root-dir>/build/install/bin/protoc.exe -DNCNN_VULKAN=ON ..
> nmake
> nmake install
ncnn / build文件夹里会出现一大堆东西,我们只需要onnx2ncnn.exe与ncnnoptimize.exe,把上述两个程序copy过来:
在上图的目录下输入命令:
onnx2ncnn best-sim.onnx best.param best.bin
生成:
同时报错:
Unsupported slice step !
Unsupported slice step !
Unsupported slice step !
Unsupported slice step !
Unsupported slice step !
Unsupported slice step !
Unsupported slice step !
Unsupported slice step !
解决:更改best.param
改前:
改后:
删除多余结构+增加结构+更改部分数字(Exp的699对应着convolution的699,模型不同,参数也会有轻微的变化)
then 输入以下命令:
ncnnoptimize best.param best.bin best-opt.param best-opt.bin 65536
生成
同时又又又报错:
Input layer images without shape info, shape_inference aborted
Input layer images without shape info, estimate_memory_footprint aborted
解决:更改best-opt.param
第四行的Exp改成 YoloV5Focus,最终得到:
Copyright © 2003-2013 www.wpsshop.cn 版权所有,并保留所有权利。