流程：pt->onnx->ncnn->android
本人系统：win10

1、pt->onnx

①打开 volov5/models/export.py

红框内改为.pt模型的路径，然后运行
转换结果如图：

②需要去掉模型冗余的维度
打开anaconda prompt，去到 .onnx文件夹下

conda activate 你的虚拟环境

python -m onnxsim best.onnx best-sim.onnx

2、编译ncnn

①、配置相关环境（前方高能！！！！建议此步骤多参考几篇文章）
ncnn官网、问题讨论
Build for Windows x64 using Visual Studio Community 2017
需要这些库，没有的结合教程安装一下

②构建ncnn库（替换为正确的路径）：

> cd <ncnn-root-dir>
> mkdir -p build
> cd build
> cmake -G"NMake Makefiles" -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=%cd%/install -DProtobuf_INCLUDE_DIR=<protobuf-root-dir>/build/install/include -DProtobuf_LIBRARIES=<protobuf-root-dir>/build/install/lib/libprotobuf.lib -DProtobuf_PROTOC_EXECUTABLE=<protobuf-root-dir>/build/install/bin/protoc.exe -DNCNN_VULKAN=ON ..
> nmake
> nmake install

ncnn / build文件夹里会出现一大堆东西，我们只需要onnx2ncnn.exe与ncnnoptimize.exe，把上述两个程序copy过来：

3、onnx->ncnn

在上图的目录下输入命令：

onnx2ncnn best-sim.onnx best.param best.bin

生成：

同时报错：

Unsupported slice step !
Unsupported slice step !
Unsupported slice step !
Unsupported slice step !
Unsupported slice step !
Unsupported slice step !
Unsupported slice step !
Unsupported slice step !

解决：更改best.param
改前：

改后：

删除多余结构+增加结构+更改部分数字（Exp的699对应着convolution的699，模型不同，参数也会有轻微的变化）

then 输入以下命令：

ncnnoptimize best.param best.bin best-opt.param best-opt.bin 65536

生成

同时又又又报错：

Input layer images without shape info, shape_inference aborted
Input layer images without shape info, estimate_memory_footprint aborted

解决：更改best-opt.param
第四行的Exp改成 YoloV5Focus，最终得到：

🙃🙃🙃🙃🙃🙃🙃🙃🙃🙃🙃🙃🙃🙃

4、ncnn->android

官网提供了现成的模块：ncnn-android-yolov5

把模型替换成自己的，记得改一下调用模型的名字

the end