一、引言

想实现下在Android上部署个深度学习模型，本文可以同时部署5.0或6.0版本模型，正文如下：

二、准备工作

所有用到的软件都放在这个百度网盘里，[点击下载，链接：https://pan.baidu.com/s/1BXGknC0xTDCTx-FIiRG88Q
提取码：q7m8]

1、Android Studio

安装Android Studio，

安装教程

2、安装vs2019

我采用的是2019版本，一开始用的2022版本出错了，因此降低了版本。软件下载在网盘里

android_11">3、ncnn-yolov5-android源码

摄像头检测源码

onnx转ncnn模型

省事版：一键转换网站，onnx->ncnn
转换后会得到param和bin模型

三、模型部署

1、修改export文件，转化onnx模型

现有的export代码转化的onnx模型会带着一个Detect层（后处理层），与安卓推理所需要三层输出不对应，因此需要修改yolo.py文件里的Detect()函数，加上一个True。

运行后会报错，所以需要将export文件里的这两行注释掉，就可以运行了，出来的模型就带了三个输出。

2、 下载源码

代码

然后通过一键转换网站得到param和bin模型，将模型复制到代码里的assets文件里，

如果是6.0以上版本的模型，没有focus结构，只需要修改最后reshape的0=-1，

然后找到最后两行的Permute的输出值，一个是365，一个是385

将这两个值放入CPP文件里的stride16和stride32里，就万事大吉了！
然后点击运行runapp就可以了