训练模型
1. U的YOLOV5正常训练模型，导出.pt文件
2. 将.pt文件转换成onnx，再转换成onnx-sim
python models/export.py --weights yolov5s.pt --img 640 --batch 1 --train #务必带上--train，否者后面使用onnx2ncnn会报错 python -m onnxsim yolov5s.onnx yolov5s-sim.onnx
安装ncnn
根据教程安装，同时参考下面两个链接：
1. https://www.jb51.net/article/183140.htm （不用单独装cmake）
2. https://github.com/Tencent/ncnn/wiki/how-to-build#build-for-windows-x64-using-visual-studio-community-2017 (mkdir -p在windows下不能运行，直接创建文件夹即可，例如build-vs2017)
3. 安装vs2017时要选择下面四个选项，否者报错。
4. 还可以对文件做一次量化
ncnnoptimize yolov5s.param yolov5s.bin yolov5s-opt.param yolov5s-opt.bin 65536
坑：
1. 使用ncnn release的full-source编译（如ncnn-20220216-full-source.zip），而不是克隆或者下载ncnn的压缩包。
2. Build ncnn library时，先下载opencv包(https://github.com/opencv/opencv/releases/tag/4.5.5)，并添加到cmake路径：
https://github.com/Tencent/ncnn/issues/1982
nihui大神：https://zhuanlan.zhihu.com/p/275989233
