c++ mnn yolov5 代码

要使用MNN进行Yolov8模型的推理，首先需要将MNN模型转换为json格式。可以使用MNN自带的工具`MNNDump2Json`来完成这个转换过程。具体的命令是在MNN的build目录下执行`./MNNDump2Json xxx.mnn xxx.json`，其中`xxx.mnn`是原始的MNN模型文件，`xxx.json`是转换后的json文件。 在代码中，需要引入一些命名空间，包括`std`、`MNN`、`MNN::Express`和`MNN::CV`。这样可以方便地使用MNN库中的函数和类。具体的代码如下： ```cpp using namespace std; using namespace MNN; using namespace MNN::Express; using namespace MNN::CV; ``` 在编译时，需要链接MNN库。根据不同的编译环境，链接方式会有所不同。在MSVC环境下，可以使用以下代码链接MNN库： ```cpp # link if (MSVC) target_link_libraries(MNNTestSo MNN) else () target_link_libraries(MNNTestSo MNN MNN_Express MNNOpenCV) endif () ``` 这样，你就可以使用MNN库进行Yolov8模型的推理了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [树莓派4B使用MNN部署Yolov5-lite](https://blog.csdn.net/deku_desi/article/details/125314951)[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: 50%"] - *2* *3* [MNN-YOLOv8 c++ 推理+交叉编译](https://blog.csdn.net/u011089598/article/details/130722645)[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: 50%"] [ .reference_list ]

<think>好的，我现在需要帮助用户了解如何在QNN平台上部署YOLOv5模型。首先，我需要回顾用户提供的引用内容，特别是引用3，其中提到了QNN的部署方法。用户提供的引用3提到，QNN的demo原本比较复杂，所以进行了重构，使其代码结构更清晰。这可能意味着用户需要简化步骤或更详细的指导。 首先，我应该确认QNN是什么。根据引用3，QNN是高通公司的神经网络SDK，用于在骁龙平台上加速AI模型。用户可能是在移动设备或嵌入式设备上部署YOLOv5，因此需要转换模型到QNN支持的格式，并集成到应用程序中。 接下来，用户的问题是关于部署YOLOv5到QNN的具体教程。根据现有的引用，用户可能已经熟悉了其他框架如ONNX和NCNN（引用1和2），但需要转向QNN。因此，我需要整理出一个步骤指南，可能包括模型转换、量化、集成到QNN环境，以及测试。 第一步通常是模型转换。YOLOv5通常是用PyTorch训练的，所以需要将PyTorch模型转换为ONNX，然后再转换为QNN支持的格式。引用1中提到了MNNConvert工具将ONNX转为MNN模型，但QNN可能需要不同的转换工具，可能需要使用高通提供的转换工具，比如SNPE（Snapdragon Neural Processing Engine）或者直接使用QNN的转换工具。不过引用3提到的是QNN的example重构，可能直接使用QNN的转换流程。 然后，需要考虑模型的量化。引用2提到ncnn模型的量化和转换，QNN可能也需要类似的步骤，将FP32模型转换为INT8，以提高推理速度。需要确认QNN是否支持PTQ（训练后量化）或QAT（量化感知训练）。 接下来是代码集成部分。引用3提到重构QNN的demo，使其结构更清晰。因此，用户可能需要编写C++代码，调用QNN的API来加载模型、处理输入输出。可能需要预处理图像，执行推理，后处理获取检测结果。 测试阶段，可能需要编译和运行示例，如引用2中的ncnn例子，使用类似的方式在QNN环境中运行。可能需要注意输入输出的张量形状是否匹配，以及后处理的正确性。 需要确保每一步都正确，比如模型转换时的层支持情况，是否有不支持的算子需要替换或自定义实现。此外，部署到Android端可能需要JNI接口或相关的Android NDK配置，这可能涉及到引用2中提到的Android部署经验。 最后，可能还需要性能优化，如多线程推理、内存优化等，以确保实时性。用户可能需要参考QNN的文档和社区资源来解决特定问题。</think>在QNN平台上部署YOLOv5模型可分为以下步骤，结合模型转换、代码重构和部署优化： ### 一、环境准备 1. 安装QNN SDK（需高通开发者账号） 2. 准备YOLOv5 PyTorch模型（`.pt`格式） 3. 安装ONNX运行时环境 ```bash pip install onnx onnx-simplifier ``` ### 二、模型转换流程 1. **PyTorch转ONNX** ```python import torch model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s') torch.onnx.export(model, torch.randn(1,3,640,640), "yolov5s.onnx", opset_version=12) ``` 2. **ONNX模型优化** ```bash python -m onnxsim yolov5s.onnx yolov5s-sim.onnx ``` 3. **QNN模型转换** 使用QNN提供的模型转换工具（需注意算子兼容性）： ```bash qnn-convert