YoloV5 Android APP开发--ONNX和NCNN安装(二)

模型训练，根据不同的模型5l、5s等调整训练值。

python3 train.py --img 640 --batch 16 --epochs 77 --data lamp.yaml --weights yolov5s.pt --resume

python3 train.py --img 640 --batch 6 --epochs 60 --data lamp.yaml --weights yolov5l.pt

GTX1060显卡下，5l –batch设为6，5s设为16，迭代次数300(5s),60(5l),加—resume参数从上次训练结束的模型后继续训练。

训练生成的结果yolov5->run->train->weights下best.pt及last.pt

一、ONNX安装

Open Neural Network Exchange（ONNX，开放神经网络交换）格式，是一个用于表示深度学习模型的标准，可使模型在不同框架之间进行转移。

ONNX_ML=1 pip install onnx

也可以下载后安装。https://github.com/onnx/onnx

二、NCNN安装

ncnn是腾讯开发的一个专门针对移动设备（尤其是android）的开源深度学习前向框架。

下载NCNN

$ git clone https://github.com/Tencent/ncnn.git

$ cd ncnn

$ git submodule update --init

安装SDK

sudo apt install build-essential git cmake libprotobuf-dev protobuf-compiler libvulkan-dev vulkan-utils libopencv-dev

wget https://sdk.lunarg.com/sdk/download/1.2.154.0/linux/vulkansdk-linux-x86_64-1.2.154.0.tar.gz?Human=true -O vulkansdk-linux-x86_64-1.2.154.0.tar.gz

tar -xf vulkansdk-linux-x86_64-1.2.154.0.tar.gz

export VULKAN_SDK=$(pwd)/1.2.154.0/x86_64

wget -qO - https://packages.lunarg.com/lunarg-signing-key-pub.asc | sudo apt-key add -

sudo wget -qO /etc/apt/sources.list.d/lunarg-vulkan-1.2.162-focal.list https://packages.lunarg.com/vulkan/1.2.162/lunarg-vulkan-1.2.162-focal.list

sudo apt update

sudo apt install vulkan-sdk

编译

cd ncnn

mkdir -p build

cd build

cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DNCNN_VULKAN=ON -DNCNN_SYSTEM_GLSLANG=ON -DNCNN_BUILD_EXAMPLES=ON ..

make -j$(nproc)