树莓派上部署ncnn，运行yolov5_lite算法，最简单的方法， 保姆级教程你值得拥有！！！！！_树莓派yolov5lite如何实现onnx推理

树莓派上部署ncnn，运行yolov5_lite算法

1、下载yolov5_lite源码：

giithub地址源码：yolov5_lite https://github.com/ppogg/YOLOv5-Lite
本实验使用的是这个镜像https://blog.csdn.net/qq_45756736/article/details/137525959?spm=1001.2014.3001.5501
下载好镜像之后，一定要先改交换区的大小，不然后面会卡到你怀疑人生，推荐看这个博客https://blog.csdn.net/qq_45756736/article/details/137543073?spm=1001.2014.3001.5501
进行本实验前需要更换国内源，换源博客大家可以看看https://blog.csdn.net/qq_45756736/article/details/138291635?spm=1001.2014.3001.5501
安装运行环境，训练模型等，这里就不再赘述。

2、：pt权重文件转换为onnx文件

（1）将创建weights文件夹，并将自己的权重文件放在下方

（2）运行export.py文件，将权重文件换为自己的

遇到这个bug，请参考这个
BUG：
解决方法：
接下来一定要注意！打开common.py的333行修改成这样，才能避免出现Unsupported slice step！的错误

运行成功是这样的
这里面有警报，不用担心！
在生成ncnn文件的时候就有两个办法了
生成ncnn文件【方法一】首先我们介绍简单的方法
打开这个网站 https://convertmodel.com/#input=onnx&output=onnx，这个网站打开得需要点mo法，打开的网站是这样的

然后把自己转换好的onnx文件加载进去，这时候需要根据自己是否要转换为fp16的文件了，树莓派4算力还是有点不太行的，所以需要牺牲一些精度换取运行速度的，正常成功是这样的

不成功的下面会报Unsupported slice step！的错误，下面是按照nihui大佬的方式改的，不过我没有成功