ncnn部署yolov5

要在ncnn上部署yolov5，需要进行以下步骤：

1. 下载ncnn的源代码，并编译安装。

2. 下载yolov5的代码和预训练模型。

3. 将yolov5的模型转换成ncnn的模型格式。可以使用ncnn自带的工具ncnn转换器，或者使用yolov5官方提供的转换工具。

4. 编写C++代码，加载ncnn模型，读取图像并进行目标检测，最后输出检测结果。

下面是一个简单的C++代码示例：

#include <iostream>
#include <net.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace ncnn;

int main()
{
    // 加载ncnn模型
    Net yolov5;
    yolov5.load_param("yolov5.param");
    yolov5.load_model("yolov5.bin");

    // 读取图像
    cv::Mat image = cv::imread("test.jpg");

    // 图像预处理
    const int target_size = 640;
    const float mean_vals[3] = {0.0f, 0.0f, 0.0f};
    const float norm_vals[3] = {1/255.f, 1/255.f, 1/255.f};
    ncnn::Mat in = ncnn::Mat::from_pixels_resize(image.data, ncnn::Mat::PIXEL_BGR2RGB, image.cols, image.rows, target_size, target_size);
    in.substract_mean_normalize(mean_vals, norm_vals);

    // 执行目标检测
    Mat out;
    yolov5.forward(in, out);

    // 解析检测结果
    const float* detection = out.row(0);
    for (int i = 0; i < out.h; i++)
    {
        float label = detection[0];
        float score = detection[1];
        float x1 = detection[2];
        float y1 = detection[3];
        float x2 = detection[4];
        float y2 = detection[5];

        if (score > 0.5)
        {
            cout << "label: " << label << ", score: " << score << ", box: (" << x1 << ", " << y1 << ", " << x2 << ", " << y2 << ")" << endl;
        }

        detection += 6;
    }

    return 0;
}

请注意，这只是一个简单的示例代码，具体的实现可能需要根据具体情况进行修改和优化。