fix param parsing issue when layer/blob name exceeds 255

[ZhangGe6]

描述

在对.param解析时，由于为layer_name和blob_name预分配的长度为255，因此当它们的长度超过255时，会发生网络解析失败。

// src/net.cpp
char layer_name[256];
SCAN_VALUE("%255s", layer_type)
...
char bottom_name[256];
SCAN_VALUE("%255s", bottom_name)

复现

该问题可基于以下模型和步骤复现：

原始ONNX模型：movenet.onnx，是由Google提供的预训练movenet tflite经tensorflow-onnx转换得到（并进一步去除了前后处理算子）

1. 使用onnx2ncnn转换为ncnn模型

onnx2ncnn movenet.onnx movenet.param movenet.bin

得到movenet.param和movenet.bin。

2. 使用ncnnoptimze优化模型

ncnnoptimize movenet.param movenet.bin movenet_opt.param movenet_opt.bin 0

此时会发生模型解析错误：

parse bottom_count failed
load_model error at layer 2, parameter file has inconsistent content.

修改

定位问题在于，第一步转化得到的movenet.param文件中，多数层的layer_name和blob_name超过255，导致第二步.param文件无法正常解析。故对onnx2ncnn.cpp做以下修改：

1. 对每一个超出255长度的layer_name和blob_name进行截断；
2. 截断的同时增加后缀截断编号trunc_idx，以避免截断后重名。总长维持在255。

结果

使用修改后的onnx2ncnn，保证生成的.param文件中，layer_name和blob_name长度均在255内。网络解析和ncnnoptimize可正常进行，得到的ncnn模型成功应用在项目：https://github.com/ZhangGe6/sports_counting_by_pose_estimation

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