cumtchw

我改完之后，输出变成x y w h box_score idxs label1_confidence label2_confidence .... labeln_confidence.原来的yolov5输出是x y w h box_score label1_confidence label2_confidence .... labeln_confidence.为了适配C++工程代码，我在导出onnx模型时，会把models/yolo.py里面的forward函数改成下面这样，

最开始我是用的低版本的gcc编译的onnxruntime,按照下面博客的方式编译的。后来某项目中用11.3.1版本的aarch64-linux-gnu-g++再次编译时出现了很多错误，记录一下。

Inference device: CPU2010-02-25 09:56:32.927700435 [E:onnxruntime:, inference_session.cc:1294 operator()] Exception during initialization: std::bad_allocException during initialization: std::bad_alloc

ubuntu交叉编译(armv7_32位)onnx源码_cpu版本

ubuntu编译onnx源码_cpu版本

参考文献:记mobilenet_v2的pytorch模型转onnx模型再转ncnn模型一段不堪回首的历程https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42184622/article/details/102593448mobilenetv2的Pytorch模型转onnx模型再转ncnn模型https://blog.youkuaiyun.com/qq_36890370/article/details/105025769...

#define MNN_USE_LOGCAT //自己添加的。#ifdef MNN_USE_LOGCAT#include <android/log.h>#define MNN_ERROR(format, ...) __android_log_print(ANDROID_LOG_ERROR, "MNNJNI", format, ##__VA_ARGS__)#define MNN_PRINT(format, ...) __android_log_print(ANDROID_LOG_IN.

https://www.yuque.com/mnn/cn