yolov5部署到安卓
时间: 2025-02-01 11:46:27 浏览: 43
### YOLOv5 部署到 Android 设备
#### 准备工作
为了成功将YOLOv5模型部署至Android设备,需先准备好必要的开发环境。推荐使用Linux系统来处理模型转换过程中的文件操作,因为这可以减少许多不必要的麻烦[^2]。
#### 创建虚拟机并配置环境
建议通过安装Vmware创建一个Ubuntu虚拟机(版本可选20.04或18.04),确保深度学习环境已经正确设置完毕之后再继续后续步骤。
#### 安卓开发工具准备
完成上述准备工作后,还需建立好Android Studio的工作空间,并解决可能出现的C/C++编译错误等问题。
#### 转化YOLOv5模型
对于自定义训练好的YOLOv5模型来说,需要将其转化为适合移动端使用的格式。通常情况下,会先将`.pt`格式的PyTorch模型导出为ONNX格式:
```python
import torch.onnx as onnx
from models.experimental import attempt_load
model = attempt_load('path/to/your/yolov5.pt', map_location=torch.device('cpu'))
dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640)
onnx.export(model, dummy_input, "yolov5.onnx", opset_version=11)
```
接着利用特定工具链进一步把ONNX文件转成适用于NCNN框架下的`.param`和`.bin`两个文件[^3]。
#### 修改项目源码适配新模型
当拥有了新的参数文件后,则要相应调整项目的几个关键部分以支持加载这些权重数据。比如编辑`CMakeLists.txt`以及`build.gradle`等构建脚本;同时也要注意更新JNI接口实现类如`yolov5ncnn_jni.cpp`内的逻辑以便能够正常调用检测功能。
#### 测试应用性能
最后一步就是打包APK并在真实硬件上测试应用程序的表现情况了。如果一切顺利的话,应该可以看到YOLOv5算法运行于移动平台上执行目标识别任务的结果显示出来。
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