本文主要是介绍35、基于shufflenetv2分类模型修改和onnx模型转化，以及ncnn模型部署，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
基本思想：使用简单的shufflenetv2进行分类，然后转成onnx，部署ncnn上
一、代码fork别的大佬的，源代码：GitHub - Randl/ShuffleNetV2-pytorch: Implementation of ShuffleNetV2 for pytorch
代码在另一个大佬基础上做了修改，我fork过来了：https://github.com/sxj731533730/shufflenetv2_demo
数据集存在在百度云盘里是我爬虫爬的 31、TensorFlow训练模型转成tfilte，进行Android端进行车辆检测、跟踪、部署_sxj731533730-CSDN博客
链接：https://pan.baidu.com/s/1-33wTFKlzAcNWgn9DYFphA
提取码：1j6s
预训练模型和训练之后的模型
链接：https://pan.baidu.com/s/1ZO0T0z-DKdWooN32
这篇关于35、基于shufflenetv2分类模型修改和onnx模型转化，以及ncnn模型部署的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
