关于yolov5s 模型文件

[yukinolove8]

项目里自带的模型文件 yolov5s .param 结构和自己使用yolov5-5.0训练再经过onnx，ncnn得到的模型文件结构不完全相同且替换后不能正常工作，请问项目自带的yolov5s模型文件是如何训练得到的呢？

[cmdbug]

用yolov5.cpp .h 这个需要改pytorch的代码并且已经过时了，建议用yolov5customlayer.cpp .h但又跟opencv冲突需要重新编译ncnn。所以只是想玩下的话可以试试这个，原理类似，也支持Focus自定义层，把下面的工程的后处理改一下，可以参考ncnn里面的examples有yolov5的示例
https://github.com/nihui/ncnn-android-yolox

[cmdbug]

步骤在这，但已经过时了，不建议使用。
https://blog.csdn.net/qq_33160678/article/details/108848264

[yukinolove8]

好的谢谢dalao 👍

[walker-ai]

@yukinolove8 你好，请问你用 yolov5s 进行部署时，除了将 param 和 bin 文件替换成自己的之外，还动了哪些文件呢。我仅仅只将 ncnn 模型替换了自己的，但是还是无法成功部署。

[yukinolove8]

我是用的u版yolov5s，替换demo里面的yolov5s_customlayer.param .bin ，需要改一下cmakelist.txt，前一个issue里面作者有提供新的cmakelist.txt文件，其次需要自己编译ncnn打开rtti选项，替换ncnnvulkan文件夹里的ncnn库，最后把.h文件里的输出换成自己模型的输出把ENABLE_CUSTOM_LAYER 改为 1修改java目录下box文件里面的labels改成自己的。就可以部署了

[walker-ai]

我是用的u版yolov5s，替换demo里面的yolov5s_customlayer.param .bin ，需要改一下cmakelist.txt，前一个issue里面作者有提供新的cmakelist.txt文件，其次需要自己编译ncnn打开rtti选项，替换ncnnvulkan文件夹里的ncnn库，最后把.h文件里的输出换成自己模型的输出把ENABLE_CUSTOM_LAYER 改为 1修改java目录下box文件里面的labels改成自己的。就可以部署了

感谢回复！我去试一下

[PengYu-Shi]

我是用的u版yolov5s，替换demo里面的yolov5s_customlayer.param .bin ，需要改一下cmakelist.txt，前一个issue里面作者有提供新的cmakelist.txt文件，其次需要自己编译ncnn打开rtti选项，替换ncnnvulkan文件夹里的ncnn库，最后把.h文件里的输出换成自己模型的输出把ENABLE_CUSTOM_LAYER 改为 1修改java目录下box文件里面的labels改成自己的。就可以部署了

大佬能分享一下你编译出来的ncnn吗，万分感谢