自己训练的模型yolo11导出ncnn格式文件后，部署在安卓上闪退；而官方自带导出后能正常运行，可能是什么问题呢？

[tianqi0072600]

detail | 详细描述 | 詳細な説明

导出方法 yolo11

from ultralytics import YOLO
model = YOLO("model/segment/best_n.pt")
model.export( format="ncnn", simplify=True, opset=12)

自己训练的模型yolo11导出ncnn格式文件后，部署在安卓上闪退；而官方自带导出后能正常运行，可能是什么问题呢？

[huazhusun]

我也有类似情况。几年前转的老ncnn模型可以用最新的ncnn安卓库正常运行，但是pnnx转换的ncnn模型在android上一执行 extractor.extract("out0", out);就直接crash了，在x86/X64平台上倒是没问题。

[tianqi0072600]

我也有类似情况。几年前转的老ncnn模型可以用最新的ncnn安卓库正常运行，但是pnnx转换的ncnn模型在android上一执行 extractor.extract("out0", out);就直接crash了，在x86/X64平台上倒是没问题。

我用Netron看了下源码自带的param和我导出的param;发现自带的有out0,out1和out2 ；而我自己训练的只有out0; 然后我尝试了下，发现Detect后的返回 objects中的labelid和prob全是非常大的值；分析应该是在模型推理过程中已经出错了，也不知道是哪里不兼容，目前已经卡在这里了~~

[compilerM]

有可能是的安卓上的C++代码里面的label和模型对应不上，我用的android-yolov8就出现了这样的情况

[0010-0100]

不知道是什么原因难受死了

[tianqi0072600]

不知道是什么原因难受死了

目前大概确认了问题，就和上面说的情况一样，ncnn输出需要3个(output) 和一个输入(input) ;而目前的yolo11自带的输出工具导出ncnn后，只有一个输出和一个输入，导致模型和 ncnn不兼容；需要调整yolo11的导出代码，目前还在继续摸索中~~

[ljchengx]

一样的问题，话说官方也不用yolo11吗