yolo11模型pt文件转ncnn

yolo11模型文件pt转ncnn可以简单的用直接转换,但已用的为参考网上大佬

https://github.com/nihui/ncnn-android-yolo11

转换的bin文件在android端部署。参数与直接转换的有所不同。

其步骤为

pip install -U ultralytics pnnx ncnn  #安装
yolo export model=yolo11n.pt format=torchscript #导出
pnnx yolo11n.torchscript #转换

为适应不同大小的图片,yolo11n_pnnx.py 文件要修改

v_235 = v_204.view(1, 144, 6400)
v_236 = v_219.view(1, 144, 1600)
v_237 = v_234.view(1, 144, 400)
v_238 = torch.cat((v_235, v_236, v_237), dim=2)
改为

v_235 = v_204.view(1, 144, -1).transpose(1, 2)
v_236 = v_219.view(1, 144, -1).transpose(1, 2)
v_237 = v_234.view(1, 144, -1).transpose(1, 2)
v_238 = torch.cat((v_235, v_236, v_237), dim=1)

<think>我们正在讨论将自定义的YOLO模型(特别是YOLOv8)换为ncnn格式。根据之前引用的内容,我们知道通常需要先将YOLOv8模型换为ONNX格式,然后再换为ncnn格式。但也有提到部分型号版本的YOLOv8可以直接导出为ncnn格式。此外,换过程中可能需要修改YOLO的源码,并且需要注意YOLO的版本(如8.0.134版本与8.2+版本源码区别较大)。为了将自定义的YOLO模型(这里以YOLOv8为例)换为ncnn格式,我们可以按照以下步骤进行:###步骤1:准备环境和模型1.确保你有一个训练好的YOLOv8模型(如`yolov8n.pt`,或者你自己的自定义模型)。2.安装必要的库:```bashpipinstallultralytics```或者从源码安装YOLOv8(如果需要修改源码的话)。###步骤2:导出为ONNX格式(如果需要)-使用YOLOv8自带的导出功能:```pythonfromultralyticsimportYOLO#加载模型model=YOLO("path/to/your/model.pt")#你的自定义模型#导出为ONNXmodel.export(format="onnx")#将生成一个.onnx文件```-注意:如果你使用的YOLOv8版本可以直接导出ncnn,则可以跳过ONNX步骤。但目前(2023年)通常还是需要先换为ONNX。###步骤3:将ONNX换为ncnn格式-使用ncnn提供的换工具`onnx2ncnn`:-首先,你需要编译ncnn项目以获取`onnx2ncnn`工具(或从release中下载预编译的工具)。-然后运行:```bashonnx2ncnninput.onnxoutput.paramoutput.bin```-这样你会得到ncnn模型文件:`output.param`(网络结构)和`output.bin`(权重)。###步骤4:修改网络结构(如果需要)-由于YOLO的输出层可能包含一些特殊的操作(如后处理),在换到ncnn后,可能需要手动修改`output.param`文件。常见的是添加自定义层(如YoloV8DetectionOutput)或者修改输出层。-具体修改方法可以参考ncnn官方提供的例子,例如在ncnn的源码中`examples/yolov8.cpp`中有一个`YoloV8DetectionOutput`层的实现,你需要将这个自定义层添加到ncnn中,并在param文件中使用。###步骤5:在ncnn中加载模型并测试-使用ncnn的API加载换后的模型(.param和.bin文件)并进行推理。###注意事项-**版本匹配**:确保YOLO版本、ONNX版本和ncnn版本的兼容性。不同版本的YOLOv8(如8.0.x与8.2.x)可能需要不同的换步骤。-**自定义层**:如果换后的模型ncnn中运行出错,可能需要根据错误信息修改网络结构或实现自定义层。-**直接导出ncnn**:对于某些版本的YOLOv8,可以直接使用`model.export(format="ncnn")`。但请注意,这可能需要修改ultralytics的导出代码(因为官方可能并未完全支持)。你可以尝试:```pythonmodel.export(format="ncnn")#如果支持,会生成两个文件:.param和.bin```如果不支持,你可能需要按照上面的步骤先ONNX。###参考脚本如果你需要修改YOLO源码(例如在导出ONNX时修改输出格式等),可以参考以下步骤(以YOLOv8为例):1.找到YOLOv8源码中的`export.py`(或相关导出模块),修改导出ONNX时的图结构,以便于ncnn换。2.或者在导出ONNX后,使用ONNX工具(如`onnx-simplifier`)简化模型,然后再用`onnx2ncnn`换。###示例:直接使用Ultralytics导出(如果支持)```pythonfromultralyticsimportYOLOmodel=YOLO('yolov8n.pt')model.export(format='ncnn')#这将在模型同目录下生成yolov8n.param和yolov8n.bin```###相关工具-ncnn:https://github.com/Tencent/ncnn-ncnn换工具:onnx2ncnn(在ncnn项目的tools目录下)-ONNX:https://onnx.ai/§§相关问题§§1.如何将YOLOv8模型直接导出为ncnn格式?2.YOLOv8模型ncnn时遇到自定义层问题怎么办?3.如何测试换后的ncnn模型?</think> ### 如何将自定义 YOLO 模型换为 NCNN 格式 将自定义 YOLO (特别是 YOLOv8) 模型换为 NCNN 格式需要经过以下步骤,根据引用的技术文档[^1][^2],具体操作如下: #### 1. **准备工作** - **确认 YOLOv8 版本**:如引用[2]所述,8.0.134 和 8.2+ 版本的源码差异较大,请确保: ```bash pip show ultralytics # 查看当前版本 pip install ultralytics==8.0.134 # 推荐版本 ``` - **安装依赖**: ```bash pip install onnx ncnn ``` #### 2. **修改 YOLO 源码(关键步骤)**[^2] 需要修改 YOLO 的导出模块以支持 NCNN: 1. 找到文件:`ultralytics/engine/exporter.py` 2. 在 `export_onnx()` 函数中添加 NCNN 兼容性处理: ```python # 在导出ONNX前添加特殊处理 if format == 'ncnn': model.model[-1].export = True # 启用导出模式 model.model[-1].concat = True # 合并输出层 ``` #### 3. **换流程** ```mermaid graph LR A[自定义YOLO模型 .pt] --> B(导出ONNX) B --> C{换选项} C -->|推荐| D[ONNX → NCNN] C -->|实验性| E[直接导出NCNN] ``` ##### **方案 1:常规换(ONNX 中间格式)**[^1] ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO('custom_yolov8.pt') # 加载自定义模型 model.export(format='onnx') # 生成 custom_yolov8.onnx # 使用 ncnn 工具换 ! onnx2ncnn custom_yolov8.onnx custom_yolov8.param custom_yolov8.bin ``` ##### **方案 2:直接导出(实验性)** ```python # 需完成步骤2的源码修改 model.export(format='ncnn') # 直接生成 param 和 bin 文件 ``` #### 4. **验证与部署** - 测试换结果: ```bash # 使用 ncnn 测试工具 ncnnoptimize custom_yolov8.param custom_yolov8.bin new.param new.bin 65536 ``` - 在 NCNN 中加载: ```cpp ncnn::Net net; net.load_param("new.param"); net.load_model("new.bin"); ``` #### 注意事项 1. **输出层处理**:YOLOv8 的输出层可能需要手动修改 `.param` 文件中的 `YoloV8DetectionOutput` 层 2. **Tensor 兼容**:确保输入输出维度与 NCNN 的 Mat 格式对齐 3. **版本冲突**:如引用[2]警告,避免使用 8.2+ 版本直接换 #### 换工具推荐 1. [Ultralytics YOLO](https://github.com/ultralytics/ultralytics):官方模型训练/导出 2. [ncnn](https://github.com/Tencent/ncnn):ONNX→NCNN 换工具 3. [Netron](https://netron.app/):可视化模型结构校验 > 提示:若遇到换错误,建议先导出 ONNX 并用 [onnx-simplifier](https://github.com/daquexian/onnx-simplifier) 优化后再换。
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