pt转onnx转ncnn模型（yolov8部署安卓）
在部署中遇到了若干问题，在此进行记录。。
首先pt转onnx模型
笔者使用的脚本代码进行转换（比较推荐，否则转换ncnn可能有问题）
from ultralytics import YOLO model = YOLO("./bestpc.pt") success = model.export(format ='onnx',simplify=True,opset=12)转之前要进行对/ultralytics/nn/modules.py中的代码进行修改
找到C2f下的forward函数这样修改
def forward(self, x): # y = list(self.cv1(x).chunk(2, 1)) # y.extend(m(y[-1]) for m in self.m) # return self.cv2(torch.cat(y, 1)) x = self.cv1(x) x = [x, x[:, self.c:, ...]] x.extend(m(x[-1]) for m in self.m) x.pop(1) return self.cv2(torch.cat(x, 1))找到Detect下的forward函数这样修改（yolov8——detect这样修改，分割项目不是）
def forward(self, x): shape = x[0].shape # BCHW for i in range(self.nl): x[i] = torch.cat((self.cv2[i](x[i]), self.cv3[i](x[i])), 1) if self.training: return x elif self.dynamic or self.shape != shape: self.anchors, self.strides = (x.transpose(0, 1) for x in make_anchors(x, self.stride, 0.5)) self.shape = shape pred = torch.cat([xi.view(shape[0], self.no, -1) for xi in x], 2).permute(0, 2, 1) return pred修改完毕进行转换得到onnx模型
注意：！！我使用的yolov8代码的版本是ultralytics-8.0.50，使用较新的版本会导致模型转换后有很多问题，亲自踩坑
然后就是onnx转ncnn
好多教程都是使用一键转换的网站，但这个网站失效了，因此笔者配置onnx转换ncnn的环境进行转换，问题记录。。
# 准备基础环境 sudo apt install build-essential libopencv-dev cmake # 编译安装protobuf依赖库 git clone https://github.com/protocolbuffers/protobuf.git # 安装源文件 cd protobuf git submodule update --init --recursive # clone子模块的依赖 ./autogen.sh # 执行自动生成的shell脚本 ./configure # 配置文件shell脚本 make # 编译 make install # 编译安装 sudo ldconfig # 刷新编译有问题多换换版本
1.配置NCNN库必要依赖
sudo apt install build-essential git cmake libprotobuf-dev protobuf-compiler libvulkan-dev vulkan-utils libopencv-dev
2.编译NCNN
执行下列命令
git clone https://github.com/Tencent/ncnn.git cd ncnn git submodule update --init mkdir build cd build cmake .. make -j8 make install sudo ldconfig # 刷新
编译完成进入build文件夹在这里可以实现转换模型 （找到onnx2ncnn可执行文件）
./onnx2ncnn my.onnx my.param my.bin
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