yolov5lite ncnn

根据引用内容和，yolov5lite ncnn是一个基于ncnn框架实现的轻量级目标检测模型。在使用yolov5lite ncnn之前，需要将模型转化为ncnn模型。首先，需要将onnx模型转化为ncnn模型，可以使用命令"./onnx2ncnn yolov5ss-sim.onnx yolov5-lite.param yolov5-lite.bin"来进行转化。接着，可以使用命令"./ncnnoptimize yolov5-lite.param yolov5-lite.bin yolov5-lite-opt.param yolov5-lite-opt.bin 65536"对模型进行优化。然后，可以使用命令"./ncnn2table yolov5-lite-opt.param yolov5-lite-opt.bin imagelist.txt yolov5-lite.table mean=[104,117,123 norm=[0.017,0.017,0.017 shape=[640,640,3 pixel=BGR thread=8 method=kl"将模型转换为table格式。最后，可以使用命令"./ncnn2int8 yolov5-lite-opt.param yolov5-lite-opt.bin yolov5-ite-opt-int8.param yolov5-lite-opt-int8.bin yolov5-lite.table"将模型转换为int8格式。

关于yolov5lite ncnn的编译和安装，可以参考引用内容中提到的在Linux环境下的教程进行操作。其中，需要进行onnx模型的提取和转换。可以使用命令"python models/export.py --weights weights/yolov5-lite.pt --img 640 --batch 1"来提取模型，并使用命令"python -m onnxsim weights/yolov5-lite.onnx weights/yolov5-lite-sim.onnx"来进行简化和优化。

总结起来，yolov5lite ncnn是一个基于ncnn框架的目标检测模型，需要将模型转化为ncnn模型，并进行优化和转换为table和int8格式。关于编译和安装，可以参考在Linux环境下的教程进行操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [YOLOv5-Lite:NCNN+Int8部署和量化，树莓派也可实时](https://blog.csdn.net/weixin_45829462/article/details/119787840)[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.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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