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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!!!!!_ncnn yolov5

ncnn yolov5

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
在这里插入图片描述
遇到这个bug,请参考这个
BUG:在这里插入图片描述
解决方法:在这里插入图片描述
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
在这里插入图片描述

运行成功是这样的
这里面有警报,不用担心!在这里插入图片描述
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
在这里插入图片描述

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
在这里插入图片描述
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

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