android-yolo11s-ncnn param文件的out与yolo11.cpp文件的out不匹配问题解决方案

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提要:
使用ultralytics导出的onnx文件,使用onnx2ncnn工具转化后得到param文件,param文件只有out0,而目前github提供的yolo11.cpp都是out0,out1,out2。

我们需要param文件中的out与他适配,这里感谢github作者wg521125提供的转换工具:

链接如下
https://github.com/wg521125/yolo?tab=readme-ov-file

链接页面:

亲测ultralytics训练得到的pt文件经过该工具转换后得到具有out0,ou1,ou2的param文件

再次致谢作者wg521125

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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

<think>我们正在处理用户的问题:如何将 ncnn-android-yolo-picture-stream-main 部署到 Android 设备。 根据用户提供的引用,我们有一些关于YOLOv7模型转换和部署的信息,特别是提到了ncnn的转换和OpenVINO的配置,但用户当前的需求是部署一个已有的ncnn Android项目(ncnn-android-yolo-picture-stream-main)到Android设备。 步骤分析: 1. 环境准备:确保Android开发环境(Android Studio)已安装,并且配置了NDK和CMake(因为ncnn需要编译C++代码)。 2. 获取项目:从GitHub或其他来源获取ncnn-android-yolo-picture-stream-main项目的源代码。 3. 配置ncnn:项目中可能已经包含了ncnn的预编译库,如果没有,需要下载ncnnAndroid版本库并配置到项目中。 4. 模型转换:用户之前已经将YOLOv7模型转换成了ncnn格式(best.param和best.bin),需要将这些模型文件放入项目的assets目录中。 5. 修改项目中的模型加载路径:在代码中指定模型文件路径(通常是assets目录下的文件)。 6. 编译和运行:使用Android Studio打开项目,连接Android设备,编译并运行应用。 详细步骤: 第一步:安装Android Studio并配置环境 - 下载安装Android Studio(https://developer.android.com/studio) - 安装NDK和CMake:在Android Studio中,通过SDK Manager安装NDK和CMake。NDK版本建议选择较新的稳定版(如r21e以上),CMake建议3.10.2以上。 第二步:获取项目代码 - 假设项目仓库地址为:https://github.com/xxx/ncnn-android-yolo-picture-stream-main (用户需要提供或自行搜索) - 使用git克隆项目:`git clone https://github.com/xxx/ncnn-android-yolo-picture-stream-main.git` 第三步:配置ncnn库(如果项目未包含) - 下载ncnn预编译的Android库:https://github.com/Tencent/ncnn/releases - 解压后,将ncnn的库文件(include头文件和libs库文件)放入项目的app/src/main/cpp目录下,或者按照项目原有结构放置。 - 在项目的CMakeLists.txt中正确链接ncnn库。 第四步:准备模型文件 - 将转换好的ncnn模型文件(best.param和best.bin)放入项目的app/src/main/assets目录下。 - 如果assets目录存在,可以创建。 第五步:修改代码以加载模型 - 在Java代码中,通常会在加载模型时使用AssetManager来读取assets目录下的文件- 在C++代码中,也会通过AssetManager来读取模型。需要确保代码中加载模型的文件放入assets的文件名一致。 第六步:编译运行 - 使用Android Studio打开项目,连接Android设备(开启USB调试)。 - 点击运行按钮,Android Studio会自动编译并安装应用到设备上。 注意事项: - 如果项目中使用的是YOLOv5或YOLOv7,注意模型输入输出的节点名称可能需要代码中匹配,否则需要修改代码。 - 如果遇到性能问题,可以尝试使用ncnn的Vulkan支持(如果设备支持Vulkan)来加速推理。 根据引用[^1]中提到的,用户已经将YOLOv7模型转换成了ncnn格式(best.param和best.bin),所以这一步已经完成。 引用[^2]中提到的OpenVINO配置,在这个项目中并需要,因为该项目是基于ncnn的。 因此,我们主要关注如何将已有的ncnn Android项目部署到设备。 生成相关问题1. 如何将训练好的YOLO模型转换为ncnn格式? 2.Android项目中如何使用ncnn加载模型进行推理? 3. 如何优化ncnnAndroid设备上的推理速度? 现在,我们将按照上述步骤详细说明。</think>### 将 ncnn-android-yolo-picture-stream-main 部署到 Android 的步骤 #### 1. **环境准备** - 安装 Android Studio(最新稳定版) - 配置 NDK 和 CMake: - 通过 SDK Manager 安装 NDK ≥ r21e 和 CMake ≥ 3.10.2 - 在 `local.properties` 中添加路径: `ndk.dir=/path/to/ndk` `cmake.dir=/path/to/cmake` - 安装 ncnn 预编译库: ```bash wget https://github.com/Tencent/ncnn/releases/download/20230223/ncnn-20230223-android-vulkan.zip unzip ncnn-*.zip -d app/src/main/jni/ ``` #### 2. **项目配置** 1. 克隆项目: ```bash git clone https://github.com/nihui/ncnn-android-yolo-picture-stream-main ``` 2. 导入模型文件- 将转换好的 ncnn 模型(`.param` 和 `.bin`)放入 `app/src/main/assets/` - 修改模型加载路径(示例代码): ```java // 在 YoloV5Ncnn.java 中修改 public boolean loadModel(AssetManager mgr, int modelid) { String model_path = "best.param"; // 你的模型文件名 String bin_path = "best.bin"; } ``` #### 3. **构建配置** - 修改 `app/build.gradle`: ```gradle android { defaultConfig { ndk { abiFilters 'armeabi-v7a', 'arm64-v8a' } } externalNativeBuild { cmake { arguments "-DANDROID_TOOLCHAIN=clang", "-DANDROID_STL=c++_shared" } } } ``` - 更新 `CMakeLists.txt` 链接 ncnn: ```cmake target_link_libraries(yolov5ncnn ncnn vulkan) ``` #### 4. **编译部署** 1. 连接 Android 设备(开启 USB 调试) 2.Android Studio 中: - 选择 Build → Make Project - 点击 Run 按钮(或 Shift+F10) 3. 安装完成后,应用将自动启动摄像头流进行 YOLO 目标检测 #### 常见问题解决 - **模型匹配**:确保模型输入尺寸代码一致(默认 640×640- **Vulkan 错误**:在 `AndroidManifest.xml` 添加: ```xml <uses-feature android:name="android.hardware.vulkan.level" android:required="false"/> ``` - **权限问题**:确保声明摄像头权限: ```xml <uses-permission android:name="android.permission.CAMERA"/> ``` > 提示:模型转换方法参考引用[^1]: > `./onnx2ncnn best.onnx best.param best.bin` --- ### 相关问题 1. 如何优化 ncnnAndroid 上的推理速度? 2. YOLO 模型输出层匹配时如何修改 ncnn 代码? 3. 如何实现 Android 摄像头流的多线程处理? 4. ncnn TensorRT 在移动端的性能对比? 5. 如何为 ncnn 模型添加量化支持以减少体积? [^1]: 引用自用户提供的 ncnn 转换命令 [^2]: OpenVINO 配置参考(本项目无需使用)
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