YOLOV5安卓部署
时间: 2025-02-15 12:53:28 浏览: 41
### YOLOv5 模型在安卓设备上的部署教程
#### 准备工作
为了成功地将YOLOv5模型部署到安卓设备上,需先准备好开发环境。这包括但不限于安装并配置好最新的Android Studio,在其中设置好NDK和CMake工具链[^2]。
#### 获取YOLOv5模型文件
获取经过训练的YOLOv5权重文件(.pt),这是后续转换和其他操作的基础。对于想要保护知识产权的情况,可以考虑采用加密措施来保障模型的安全性。
#### 转换模型格式
由于原始的PyTorch格式不适用于直接在移动端运行,因此需要利用特定工具如torchscript或ONNX将.pt文件转化为适合ncnn或其他轻量级推理引擎使用的格式。此过程中可能还需要调整网络结构以适应目标硬件特性[^3]。
#### 编写JNI接口
创建Java Native Interface (JNI)桥接层用于连接原生代码(C++)与高层应用程序逻辑(Java/Kotlin)。这部分涉及到定义必要的类方法映射至底层函数调用,从而允许高效的数据交换和服务请求处理。
```cpp
extern "C"
JNIEXPORT void JNICALL
Java_com_example_yolov5_YoloV5_init(JNIEnv *env, jobject /* this */, jstring modelPath_) {
const char *modelPath = env->GetStringUTFChars(modelPath_, nullptr);
// 初始化YOLOv5实例...
}
```
#### 构建APK包
编写`CMakeLists.txt`构建脚本指定源码位置、链接库路径及其他编译参数;随后借助Gradle插件完成整个项目的打包流程。
```cmake
add_library(yolov5 SHARED src/main/cpp/yolov5.cpp)
find_library(log-lib log)
target_link_libraries(
yolov5
${log-lib})
```
#### 测试应用性能
最后一步是在真实物理机或者模拟器内测试已集成YOLOv5的应用表现情况,重点关注识别速度、精度等方面指标是否满足预期效果,并据此作出相应改进优化方案。
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