yolov5网络复写

Yolov5网络的复写包括几个步骤。首先，在YoloV5的export.py中选择导出torchscriptpnnx yolov5s.pt inputshape=[1,3,640,640] moduleop=models.common.Focus,models.yolo.Detect。然后，需要重构整个后处理部分，在C++的代码中进行操作。引用中的代码展示了如何使用ncnn库和OpenCV库来编写后处理的代码。最后，需要注意的是，由于.h文件中设置输入size为640，而转出的ncnn模型接受输入为320，所以在代码中需要进行除以2的操作，这是为了实现自适应图片缩放机制，该操作可以提高模型的精度和速度。引用提到了这个操作可以提速30%，同时还可以提高模型的map数值。所以，以上是yolov5网络的复写过程。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [最终章-让我们的自制推理框架实现Yolov5的推理](https://blog.csdn.net/qq_32901731/article/details/129710271)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.239^v12^insert_chatgpt"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [YOLOv5利用ncnn部署系列(三)](https://blog.csdn.net/qq_33160678/article/details/108849314)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.239^v12^insert_chatgpt"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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