YOLOV5_NCNN_Android

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用自己得模型做预测，结果多出好多误检

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将自己的模型转为ncnn，inference结果多了好多误检

yangmengace

导出onnx模型时，common.py删除切片操作采用return self.conv(torch.cat([x,x,x,x], 1))替代，export.py导出模型如下操作。但是导出模型还是有slice.

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你好，我解决了自己训练的模型，部署时预测框都在左上角不对的问题了。 【1】在导出onnx模型时，common.py删除切片操作还是采用的return self.conv(torch.cat([x,x,x,x], 1))替代。然后export.py导出模型时，输入大小改为训练模型时的一半，如输入大小640时为[320, 320]   【2】预测框不对是因为YoloV5.h文件中，预测层没有根据自己模型指定对，原来的是“394，“375，“output”这3层输出，可以根据Netron查看自己模型的3个预测层修改，我的是“output”，“423”，“442”，然后预测框正确。   感谢之前各位大佬的回答和分享！ _Originally posted by @Skr20200701 in https://github.com/sunnyden/YOLOV5_NCNN_Android/issues/3#issuecomment-668028381_

keson1984

The result image of detection has the same labels and an small box in the up left of the image, why?

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I have use my yolov5 model to replace yours, the process is that *.pt -> *.onnx -> *-sim.onnx -> *-sim.param, *-sim.bin. Then use the Android Studio to Synic..., Build ->...

lijinxin1

Segmentation fault (core dumped)

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请问一下，我用onnx2ncnn转换yolov5s.onnx的时候出现Segmentation fault (core dumped)这种错误，怎么处理？我用的命令是 ./onnx2ncnn yolov5s-sim.onnx y5.param y5.bin。这种怎么解决？

123456luoyuan

xiaooquanwu

how to removed the Slice operation and replaced the input with a downscaled image and stacked it to match the channel number?

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Hi, Thanks for you work i using my own trained model file will report error Slice operation in .pt or in .onnx?

huolianchu