闲来无事，记录一下自己在安卓端部署yolov5的步骤，历时一天
不想部署想直接拿来玩玩的，可以直接下载手机软件：
下载链接1： https://download.csdn.net/download/qq_45077760/87629448
下载链接2：https://github.com/up-up-up-up/data/releases/tag/yolov5%E9%83%A8%E7%BD%B2%E5%AE%89%E5%8D%93%E7%AB%AFapk
1.pt文件转onnx
我用的是自己训练的权重文件，版本是6.1版本，直接执行以下代码对我的权重文件best.pt进行转化。过程可能会报错，如果报错就安装相应的库文件，一般是”no moudle named onnx”,直接pip install onnx==1.7.0；因为如果直接装onnx，可能还是会报错，所以直接装1.7.0的onnx
python export.py --weights best.pt转换之前记住一个细节问题！！！记得把train这里加上True。一定要注意，要不下边步骤会报错
执行完以上步骤，你会得到对应的best.onnx文件，这里我把名字best.onnx直接改成yolov5s.onnx，方便讲解
2.onnx文件转bin和param文件
2.1 直接使用工具转化
这里网上有很多方法，但是都需要配置环境，这里要感谢一个github博主，他直接做了一个转换界面，太厉害了，网址附上：https://convertmodel.com/
点击进入界面，把你的onnx文件放入，记得步骤1转换时候加上 default=True，要不这里转换会报错，成功转换界面如下，如果出现红色就代表转换失败
转换后会生成两个文件，点击下载生成的两个文件：yolov5s-slm-opt.param和yolov5s-slm-opt.bin
继续把yolov5s-slm-opt.param和yolov5s-slm-opt.bin名字改成yolov5s.param和yolov5s.bin
这个步骤没有问题的话直接忽略步骤 2.2 ，跳转步骤3
2.2 使用Ubuntu部署
2.2.1 安装onnx-simplifier
pip install onnx-simplifier
pip install onnx-runtime
python -m onnxsim ./yolov5.onnx ./yolo5-sim.onnx ##得到简化后的模型，这里使用你自己的路径2.2.2 ncnn代码库编译
如果实在想自己编译，可以按照以下步骤进行，不过还是建议使用 2.1 直接用工具转化的方法
git clone https://github.com/Tencent/ncnn.git
cd ncnn
git submodule update --init
mkdir build
cd build
cmake ..
make -j8
make install
2.2.3 onnx转ncnn
将简化后的模型yolo5s-sim.onnx拖进ncnn/build/tools/onnx目录，cd 切换到该目录下进行操作
./onnx2ncnn yolo5s-sim.onnx yolov5s.param yolov5s.bin
到这里你就得到 yolov5s.param 和 yolov5s.bin两个文件
2.2.4 注意事项
执行2.2.3步骤时候可能会出现以下问题，这是因为split和crop网络层高在ncnn中没有定义，我们需要做的是将这个网络层消除：
打开yolov5s.param文件，对模型进行修改，将以下yolov5s.param文件开头代码
7767517
236 197
Input images 0 1 images
split splitncnn_input l 4 images images_splitncnn_0 images_splitncnn_l images_splitncnn_2 images_splitncnn_3
crop slice_4 l l images_splitncnn_3 171 -23309=1,6 -23310=1,2147483647 -2331l=1,l
crop slice_9 l 1 171 176 -23309=1,o -23310=1,2147483647 -23311=1,2
crop slice_14 l l images_splitncnn_2 181 -23309=1,1 -23310=1,2147483647 -2331l=1,1
crop slice_i9 l 1 181 186 -23309=1,0 -23310=1,2147483647 -2331l=1,2
crop slice_24 l l images_splitncnn_1 191 -23309=1,0 -23310=1,2147483647-2331l=1,1
crop slice 29 l 1 191 196 -23309=1,1 -23310=1,2147483647 -2331l=1,2
crop slice_34 l l images_splitncnn_0 201 -23309=1,1 -23310=1,2147483647 -23311=1,l
crop slice_39 l 1 201 206 -23309=1,1 -23310=1,2147483647 -2331l=1,2
concat concat_40 4 1 176 186 196 206 207 0=0
Convolution Conv_0 1 1 images 122 0=32 1=6 11=6 2=1 12=1 3=2 13=2 4=2 14=2 15=2 16=2 5=1 6=3456
Swish Mul_2 1 1 122 124删除 Split、Concat 和8个 Crop 节点，并且加入新的节点 YoloV5Focus ，替换成
7767517
227 265
Input images 0 1 images
YoloV5Focus focus 1 1 images 122
Convolution Conv_0 1 1 images 122 0=32 1=6 11=6 2=1 12=1 3=2 13=2 4=2 14=2 15=2 16=2 5=1 6=3456
Swish Mul_2 1 1 122 124其中 227是由于之前的236网络层我们删除了10行，并用YoloV5Focus网络层代替，剩227个，而YoloV5Focus网络层中的images代表该层的输入，122代表输出名
详细步骤可见：https://zhuanlan.zhihu.com/p/275989233
（ 注：推荐两个博主的步骤，一个Ubuntu系统，一个win系统：
1.Ubuntu系统：https://blog.csdn.net/qq_44696500/article/details/124195375
2.win系统：https://blog.csdn.net/qq_28664681/article/details/112650644 ）
3.下载ncnn-android-yolov5和ncnn-20230223-android-vulkan
（1） 下载ncnn-android-yolov5文件，下载链接：https://github.com/nihui/ncnn-android-yolov5
解压后得到名为ncnn-android-yolov5-master的文件夹
（2）下载ncnn-20230223-android-vulkan文件，下载链接：https://github.com/Tencent/ncnn/releases
解压后得到把文件夹里的以下四个文件拖进C:\Users\hp\Desktop\ncnn-android-yolov5-master\app\src\main\jni\这个路径
（3）把步骤2生成的两个文件yolov5st.param和yolov5s.bin拉进C:\Users\hp\Desktop\ncnn-android-yolov5-master\app\src\main\assets这个文件夹里
4.安装Android studio
下载链接：https://developer.android.google.cn/studio/
具体安装步骤网上都有，这里就不再写了
下载后用Android studio 打开ncnn-android-yolov5-master这个文件，然后点击左上角File-settings
再点击Android SDK，选择你手机的安卓版本，博主版本是9.0
继续在这个界面点击SDK Tools，博主画红色框的记得选一下，SDK、cmake和NDK一定要选择
配置一下NDK，点击左上角File–Project Structure， 这一步可能你的NDK选择会报错，因为正常情况下时会自动选择的，这是因为NDK版本装得太高了，可以执行上边步骤，重新安装低版本的NDK，我这里安装的是21.0.6113669，如果不行就多试几个版本就可以
5.修改源码
（1）修改CMakeLists.txt
打开ncnn-android-yolov5-master\app\src\main\jni\CMakeLists.txt，把里边的代码
set(ncnn_DIR ${CMAKE_SOURCE_DIR}/ncnn-20201218-android-vulkan/${ANDROID_ABI}/lib/cmake/ncnn)
替换成下边代码
set(ncnn_DIR ${CMAKE_SOURCE_DIR}/${ANDROID_ABI}/lib/cmake/ncnn)
（2）修改yolov5s.param
在yolov5s.param里搜索reshape，把reshape后边的数值全修改成0=-1，如果不修改的话，部署后会出现很多密密麻麻的小检测框
（3）修改yolov5ncnn_jni.cpp
在yolov5s.param里搜索Permute，如图所示，记住最后两个Permute后边画框的数值，我这里是353和367
打开yolov5ncnn_jni.cpp文件，把最后两个Permute的数值353和367分别写进下边图中
修改yolov5ncnn_jni.cpp文件里的类别，改成你的全中所用的类别名称
6.编译工程
（1）这里重复使用可能会混乱，如果文件夹里有build这个文件记得先删除，没有的话不用理会
然后点击Build–Clean Project
（2）点击build gradle这个文件运行等待生成，我这里有两个build gradle文件，点击红色这个，记得不要点错了
（3）生成project
（4）连接手机，点击运行按钮将软件下载到手机
7.部署完成
文章出处登录后可见！
