yolov5模型转换部署安卓端

参考
记录历经三天将自己的yolov5模型部署到Android安卓手机
YOLOv5学习记录(二): 模型转化及Android端部署
非常感谢以上作者~

• 首先，安装onnx：

pip install onnx

pt转onnx

python export.py --data data/HGI_30_detection.yaml --weights runs/train/exp14/weights/best
.pt --train

• 安装简化工具：

pip install onnx-simplifier

简化.onnx

python -m onnxsim runs\train\exp14\weights\best.onnx runs\train\exp14\weights\best-sim.onn
x

• 下载onnx2ncnn.exe

ncnn-windows-vs-2019或2022

onnx 转param 、bin:使用 中 onnx2ncnn.exe文件进行转换，我为了方便直接将该文件放入train.py同级目录，如图：

onnx2ncnn.exe runs\train\exp14\weights\best-sim.onnx runs\train\exp14\weights\best.param runs\train\exp14\weights\best.bin

1.修改param文件
（1）将生成的yolov5s.bin、yolov5s.param文件放到assets文件夹下并替换原来的

（2）打开并编辑yolov5s.param文件
将Reshape 后面对应的0=6400、0=1600、0=400均修改为0=-1，如图

2.修改yolov5ncnn_jni.cpp文件
（1）将分类类别名与自己模型对应起来

（2）修改stride 16和32部分
将param文件中permute部分与stride部分中blob_name后面的数字对应起来, 也可以使用netron工具查看param中网络结构的permute的outputs