1、准备工作
- U神的yolov5源码,下载地址
- 自己的模型或者yolov5官网发布模型
- linux系统(本在ubuntu18的docker环境下部署 )
- ncnn源码,下载地址
- opencv
-
protobuf
-
opencv和protobuf必须安装否则在编译ncnn的时候,由于检测不到protobuf和opencv,onnx2ncnn工具不会被编译。
2、.pt文件转.onnx文件
将yolov5从torch框架转到ncnn上前需要用onnx工具先将.pt模型文件转化为.onnx文件,这里主要有两个中的步骤
1、python models/export.py --weights yolov5s.pt --img 640 --batch 1 #将.pt文件用onnx转化为.onnx文件
2、python -m onnxsim yolov5s.onnx yolov5s-sim.onnx #onnxsim 精简模型
3、编译ncnn
1)、安装opencv
sudo apt install libopencv-dev
2)、编译protobuf-2.6.1
下载
wget https://github.com/google/protobuf/releases/download/v2.6.1/protobuf-2.6.1.tar.gz
解压后编译
cd

本文介绍如何将YOLOv5模型从PyTorch框架迁移到NCNN,包括准备环境、转换模型格式、编译NCNN、调整网络配置等关键步骤。
最低0.47元/天 解锁文章
484

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



