坑非常多，兄弟們，我已經(jīng)踩了三天的坑了，我這里部署了官方的yolov5s和我自己訓練的yolov5n的模型

下載Android Studio，配置安卓開發(fā)環(huán)境，這個過程比較漫長。

安裝cmake，注意安裝的是cmake3.10版本。

根據(jù)手機安卓版本選擇相應的安卓版本，我的是紅米K30Pro，安卓12。

使用騰訊開源的ncnn，這是一個為手機端極致優(yōu)化的高性能神經(jīng)網(wǎng)絡前向計算框架，能夠?qū)⑸疃葘W習算法輕松移植到手機端高效執(zhí)行。

下載解壓ncnn-android-yolov5-master和ncnn-20231027-android-vulkan。

nihui/ncnn-android-yolov5: The YOLOv5 object detection android example (github.com)

https://github.com/Tencent/ncnn/releases/download/20231027/ncnn-20231027-android-vulkan.zip

把ncnn-20231027-android-vulkan里面的文件復制一份到ncnn-android-yolov5-master的\app\src\main\jni目錄下。

用Android studio 打開這個ncnn-android-yolov5-master項目的build.gradle文件。

然后等待Android Studio構(gòu)建工程，這個過程比較漫長。

完事之后打開ncnn-android-yolov5-master\app\src\main\jni\CMakeLists.txt將原根目錄ncnn-20201218-android-vulkan/刪了

修改依賴的gradle插件版本為7.3.0，為什么呢，因為這個版本親測沒有問題，其他會出現(xiàn)各種各樣的問題。

然后是修改使用的gradle版本為7.4-all版本，親測其他版本不匹配。

重新sync項目，如果此時你還一切順利，那么恭喜你，你已經(jīng)成功了一大半，如果你開始出現(xiàn)各種各樣的報錯，那也正常，絕大部分是版本的問題，我在到達此處前卡了一天，你可能需要處理gradle下載慢之類的問題，報錯的話復制百度

連接手機，打開手機的開發(fā)者模式，打開USB調(diào)試，打開USB安裝，等Android Studio檢測到我的紅米K30Pro，然后點擊運行，這時app就可以安裝到手機上了，可以正常識別。

我們剛剛部署的是yolov5s的官方模型，現(xiàn)在我們要部署我們的模型。

首先將我們實驗三優(yōu)化的onnx格式模型轉(zhuǎn)換為ncnn所需的格式，onnx格式模型可以通過yolov5自帶的export.py導出

大概有三種方法：

第一種是最快的，用這個在線轉(zhuǎn)換網(wǎng)站一鍵轉(zhuǎn)換 Caffe, ONNX, TensorFlow 到 NCNN, MNN, Tengine (convertmodel.com)?

第二種也是我們下面用的這種，直接下載ncnn編譯好的可執(zhí)行文件轉(zhuǎn)換

第三種就是編譯ncnn，這個比較復雜，我沒用?

下載解壓ncnn-20231027-windows-vs2022-shared，使用x64/bin下的onnx2ncnn程序?qū)nnx模型轉(zhuǎn)換為ncnn所需的模型和參數(shù)文件。

將我們的onnx文件復制一份到x64/bin文件夾下。

Windows使用以下命令行完成模型轉(zhuǎn)換。

得到ncnn需要的模型和參數(shù)文件。

然后用我們的參數(shù)文件替換asset中的yolov5s.param和yolov5s.bin，為了方便，名字也要改成yolov5s，需要將yolov5ncnn_jni.cpp中的stride16和stride32中的ex.extract改為參數(shù)文件最后兩個permute的輸出名稱，你也可以用Netron來看參數(shù)模型找到最后兩個permute的輸出名稱。

還需要修改類別

這里根據(jù)不同的yolov5版本可能需要進行對參數(shù)文件的修改，我先不修改跑跑看，可以看到app也成功安裝到手機上了，打開并選一張照片進行識別，可以看到框比較多。

根據(jù)網(wǎng)上的解決辦法，是將參數(shù)文件中Reshape后面對應的0=6400、0=1600、0=400均修改為0=-1。

這樣可以解決多個框的問題，確實解決了，但是一個框都沒有了。

于是我把參數(shù)改回去，并增加多一層注意力機制。

然后把nms閾值調(diào)成0。

最后變成這樣了，不知道有沒有大佬可以幫忙解決一下。

參考資料

YOLOv5使用NCNN將模型部署到Android端教程（1）部署自己的訓練模型到Android實現(xiàn)靜態(tài)圖片檢測 - 知乎 (zhihu.com)

【精選】記錄歷經(jīng)三天將自己的yolov5模型部署到Android安卓手機_yolov5部署到手機-CSDN博客文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-829488.html

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