这个代码onnx2ncnn yolov8s.onnx yolov8s.param yolov8s.bin要怎么用？

这个代码是用于将ONNX模型转换为NCNN模型的工具。具体使用方法如下：
1. 打开终端，进入ncnn/build/tools/onnx文件夹下。
2. 输入以下命令：`./onnx2ncnn onnx路径/yolov8s.onnx 想保存的路径/yolov8s.param 想保存的路径/yolov8s.bin`，其中onnx路径是指你的ONNX模型文件的路径，yolov8s.param和yolov8s.bin是你想要保存的NCNN模型文件的路径和文件名。
3. 等待转换完成即可。

相关问题

如何在pycharm中命令行直接用onnx2ncnn工具得到yolov5s.param和yolov5s.bin

在PyCharm中通过命令行使用onnx2ncnn工具将ONNX模型转换成YOLOv5所需的.yolov5s.param和.yolov5s.bin文件，你需要按照以下步骤操作：

1. **安装依赖**：
首先确保已经安装了`onnx`, `ncnn`, 和 `onnxmltools`等必要的库。如果尚未安装，可以在终端或命令提示符中分别运行：

   pip install onnx ncnn onnxmltools

2. **下载YOLOv5 ONNX模型**：
确保你已经有了YOLOv5的ONNX模型，通常可以从GitHub或其他来源获取。例如，可以访问https://github.com/ultralytics/yolov5/releases并下载预训练的ONNX模型。

3. **转换模型**：
打开命令行（Terminal或Command Prompt），进入到包含模型文件的目录，然后执行以下命令：

   python -m onnxmltools convert --input_model yolov5s.onnx --output_file yolov5s.xml

这会生成`yolov5s.xml`的XML描述文件。

4. **使用onnx2ncnn进行转换**：

   onnx2ncnn yolov5s.xml yolov5s.param yolov5s.bin

这条命令会将XML模型转换为ncnn所需的.yolov5s.param和.yolov5s.bin二进制文件。

5. **验证转换结果**：
检查两个新生成的文件是否正确，你可以试着用ncnn测试一下它们的功能。

注意：每一步都需要相应的权限，并且路径和文件名需根据实际情况调整。

yolov5 pt转onnx_yolov5＞onnx>ncnn＞安卓apk

好的，你的问题是关于将 YOLOv5 模型从 PyTorch 转换为 ONNX，然后再将 ONNX 模型转换为 NCNN，并将其集成到 Android APK 中的流程，对吗？

首先，将 YOLOv5 PyTorch 模型转换为 ONNX 格式，可以使用 PyTorch 官方提供的工具 "torch.onnx" 实现。具体的转换步骤可以在 PyTorch 的官方文档中找到。

然后，可以使用 ONNX Runtime 或其他 ONNX 推理引擎将 ONNX 模型转换为 NCNN 模型。这个过程需要使用 ncnn 工具，并且需要安装 CMake、OpenCV 等依赖项。具体的转换步骤可以在 ncnn 的官方文档中找到。

最后，可以使用 Android Studio 将 NCNN 模型集成到 Android APK 中，实现目标检测等功能。需要注意的是，这个过程需要使用 Android NDK 编译 C++ 代码，并且需要在 Android App 中添加相应的权限和配置。

以上是大致的流程，具体的实现细节需要根据具体情况进行调整。希望对你有所帮助！