yolo11转ncnn安卓踩坑

部署运行你感兴趣的模型镜像

yolo11转ncnn现今用pnnx直接转,但在安卓部署时直接跳出,也无明显错误。比较查看源param文件,发现不同之处比较多,仅开头几行就相差甚远。

7767517
275 327
Input               in0               0 1 in0
Convolution    conv_0        1 1 in0 1 0=16 1=3 11=3 12=1 13=2 14=1 2=1 3=2 4=1 5=1 6=432
Swish             silu_84         1 1 1 2

而示例文件为

7767517
275 327
Input                in0              0 1 in0
Convolution     conv_3       1 1 in0 1 0=32 1=3 11=3 12=1 13=2 14=1 2=1 3=2 4=1 5=1 6=864
Swish              silu_87       1 1 1 2

因为转换比较方便,在ubuntu系统也进行了同样的安装,发现就不存在这样的问题,转换后的文件与示例文件基本相同。

但仍有部分差异。

模型代入系统中调试,仍是错误退出。查看编译代码,图片为320*320,而转换时默认为640*640,修改后

值仅微小差异,替换模型入系统,调试通过。

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YOLO(You Only Look Once)是一种流行的物体检测和图像分割模型,由华盛顿大学的Joseph Redmon 和Ali Farhadi 开发。 YOLO 于2015 年推出,因其高速和高精度而广受欢迎

### 将YOLOv11模型换为NCNN框架 对于将YOLOv11模型换至NCNN框架的过程,通常涉及几个关键步骤。首先需确认YOLOv11支持导出ONNX格式或直接导出为NCNN所需的*.bin和*.param文件格式[^1]。 #### 准备工作 确保安装了必要的工具链,包括但不限于Python环境以及ncnn官方提供的工具包。如果计划通过ONNX作为中间表示,则还需准备ONNX相关的库和支持软件。 #### 导出ONNX模型 假设当前只有原始的pt(PyTorch)格式的YOLOv11模型,在这种情况下应该先将其化为ONNX格式。这一步骤可以通过编写简单的Python脚本来完成: ```python import torch.onnx from yolov11.models import YOLOv11 # 假设这是加载YOLOv11的方式 model = YOLOv11() dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640) torch.onnx.export( model, dummy_input, "yolov11.onnx", export_params=True, opset_version=12, do_constant_folding=True, input_names=['input'], output_names=['output'] ) ``` 上述代码片段展示了如何利用`torch.onnx.export()`函数来实现这一目标。注意调整输入张量尺寸以匹配实际需求,并设置合适的opset版本号。 #### 换为NCNN模型 一旦获得了ONNX模型文件,就可以借助ncnn提供的工具进一步处理成适合移动设备使用的二进制形式(*.bin)及其对应的参数描述文件(*.param): ```bash ./tools/onnx/experimental_models/convert/yolov11_to_ncnn.sh yolov11.onnx ``` 这里假定存在一个名为`yolov11_to_ncnn.sh`的shell脚本用于自动化此过程;具体细节可能依据实际情况有所不同,请参照最新版ncnn文档获取最准确的操作指南。 #### 验证与优化 最后但同样重要的是验证新生成的NCNN模型能否正常运行并达到预期性能指标。可以参考已有的开源项目实例来进行测试,比如针对特定应用场景如姿态估计(YOLOv8-pose)[^2]或其他相似案例研究[^3]。
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