探索轻量化YOLOv8在安卓手机端的部署之路

Android

2023-11-15 15:42:07

轻量化 YOLOv8：安卓手机上的目标检测新时代

轻量化 YOLOv8 的崛起

YOLOv8 凭借其在目标检测领域的卓越表现迅速成为明星，但它庞大的模型体积限制了其在移动设备上的应用。轻量化模型应运而生，在保证精度的前提下大幅缩小了模型体积，为跨平台部署和应用铺平了道路。

安卓手机上的轻量化 YOLOv8

轻量化 YOLOv8 模型采用了先进的模型压缩技术，如剪枝、量化和知识蒸馏，显著减少了模型体积，提升了推理速度。这使得 YOLOv8 能够轻松部署在安卓手机上，满足实时目标检测的需求。

部署之旅：从模型转换到安卓应用集成

在安卓手机上部署轻量化 YOLOv8 模型需要一系列步骤：

模型转换： 使用 Ultralytics/demo.py 脚本将模型导出为 ONNX 格式，然后使用 ncnn-android-yolov8-main 工具将其转换为适用于安卓平台的格式。
安卓应用集成： 将转换后的模型集成到安卓应用中，包括初始化模型、加载权重、预处理输入数据、执行推理和后处理输出结果。

实现步骤详解

为了便于理解，我们详细介绍以下步骤：

准备环境： 安装 Android Studio、Java 开发环境和 ncnn-android-yolov8-main 工具集。
模型转换： 使用命令行导出和转换模型：

python3 Ultralytics/demo.py --weights weights/yolov8l-quant.pt --imgsz 512 --batch 1 --export
python3 ncnn-android-yolov8-main/ncc --tn=yolov8l --weights=weights/yolov8l-quant.onnx --out=yolov8l-quant

安卓应用集成： 在安卓项目中添加模型和代码：

// 初始化模型
ncnn::Net net = ncnn::Net();
net.load_param("yolov8l-quant.param");
net.load_model("yolov8l-quant.bin");

// 预测
ncnn::Mat img = ncnn::Mat::from_pixels(image, ncnn::Mat::PIXEL_BGR2RGB);
ncnn::Extractor ex = net.create_extractor();
ex.input("data", img);
ncnn::Mat out;
ex.extract("output", out);