静态图片检测：轻松部署YOLOv5模型到Android端

2022-12-25 23:41:19

部署 YOLOv5 模型到 Android：实时目标检测

在当今数据驱动的时代，目标检测已成为图像和视频分析的关键任务之一。YOLOv5 作为最先进的目标检测模型之一，凭借其速度和准确性赢得了业界广泛认可。本文将深入探讨如何使用 NCNN 将 YOLOv5 模型部署到 Android 端，让您能够在移动设备上执行实时目标检测。

YOLOv5 简介

YOLOv5（全称 You Only Look Once Version 5）是一个单阶段目标检测模型，这意味着它只使用一个神经网络来同时预测目标位置和类别。这种单阶段架构使其比两阶段目标检测模型（如 Faster R-CNN）更快，同时仍然保持着高精度。

NCNN 简介

NCNN（全称 Neural Computation Neural Network）是一个跨平台深度学习推理框架，专为移动和嵌入式设备而设计。它提供了轻量级且高效的实现，能够在资源受限的设备上部署各种神经网络模型，包括 YOLOv5。

部署 YOLOv5 模型到 Android

将 YOLOv5 模型部署到 Android 端涉及以下步骤：

将 YOLOv5 模型转换为 NCNN 模型： 使用 NCNN 提供的工具将 YOLOv5 模型转换为 NCNN 格式。
将 NCNN 模型导入到 Android 项目： 将转换后的 NCNN 模型文件复制到 Android 项目的 assets 目录中。
创建 Android Activity： 创建一个 Android Activity 来加载模型并进行推理。
将图像传递给模型并进行推理： 将要检测的图像传递给加载的模型，并通过 NCNN 进行推理，返回检测结果。
在屏幕上显示检测结果： 将检测到的目标及其类别和边界框在屏幕上可视化。

示例代码

以下 Java 代码示例演示了如何将 YOLOv5 模型部署到 Android 端：

// 加载 NCNN YOLOv5 模型
NCNN yoloV5Model = NCNN.createModel(getAssets(), "yolo-v5s.ncnn");

// 将图像传递给模型并进行推理
Mat inputMat = Mat.readImage("/path/to/image.jpg");
Mat outputMat = new Mat();
yoloV5Model.forward(inputMat, outputMat);

// 在屏幕上显示检测结果
for (int i = 0; i < outputMat.rows(); i++) {
    float[] result = outputMat.get(i, 0);
    int classId = (int) result[0];
    float confidence = result[1];
    RectF rectF = new RectF(result[2], result[3], result[4], result[5]);

    // 绘制矩形和标签
    Canvas canvas = new Canvas(bitmap);
    Paint paint = new Paint();
    paint.setColor(Color.RED);
    paint.setStrokeWidth(5);
    canvas.drawRect(rectF, paint);

    paint.setColor(Color.WHITE);
    paint.setTextSize(30);
    canvas.drawText(classId + " " + confidence, rectF.left, rectF.top, paint);
}