安卓部署YOLO

### 如何在Android设备上部署YOLO模型 #### 准备工作 为了成功地将YOLO模型部署到Android设备，需确保开发环境中已经安装并配置好必要的工具和库。默认情况下假设已安装Android Studio，并且熟悉基本的Android应用开发流程。 #### 转换模型格式 由于大多数YOLO训练框架输出的是`.weight`或其他特定于框架的权重文件格式，在将其集成至移动应用程序前通常需要转换为目标平台支持的形式。对于TensorFlow Lite而言，则要先通过脚本把原始模型转化为`.pb`(Protocol Buffer)文件再进一步优化成适合移动端使用的TFLite(.tflite)[^2]。 ```bash # 假设使用Python环境进行转换操作 python -m tf2onnx.convert --saved-model yolov8_saved_model_dir --output model.onnx ``` 接着利用官方提供的工具链继续处理ONNX形式的中间件直至最终得到.tflite版本： ```bash # 安装所需包 pip install onnx-tf tensorflow==2.4.0 # 将 ONNX 文件转为 TensorFlow SavedModel 格式 python -m onnx_tf.backend convert_to_tensorflow.py \ --input_path=model.onnx \ --output_path=yolov8_converted # 使用 TFLite Converter 工具完成最后一步转换 import tensorflow as tf converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('yolov8_converted') tflite_model = converter.convert() open("converted_model.tflite", "wb").write(tflite_model) ``` #### 添加依赖项 为了让项目能够顺利编译运行，还需要向项目的`build.gradle`文件里加入相应的依赖声明以便引入TensorFlow Lite及其GPU加速组件[^3]: ```groovy dependencies { implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:2.10.0' implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite-support:0.1.0-alpha07' } ``` 注意这里选择了较新的稳定版次作为例子；实际选用时应查阅最新文档确认兼容性和性能表现最佳的选择。 #### 加载与推理过程 编写Java/Kotlin代码片段用于加载预训练好的TFLite模型并对输入数据执行预测任务。下面给出了一段简单的Kotlin伪代码示范如何初始化解释器对象并调用其接口来进行推断计算: ```kotlin // 导入必要的类库 import org.tensorflow.lite.Interpreter; import java.nio.MappedByteBuffer; fun loadModelFile(assetManager: AssetManager, modelPath:String):MappedByteBuffer{ val fileDescriptor = assetManager.openFd(modelPath); val inputStream = FileInputStream(fileDescriptor.fileDescriptor); val fileChannel = inputStream.channel; val startOffset = fileDescriptor.startOffset; val declaredLength = fileDescriptor.declaredLength; return fileChannel.map(FileChannel.MapMode.READ_ONLY,startOffset,declaredLength); } val interpreterOptions = Interpreter.Options(); interpreterOptions.setNumThreads(4); // 设置线程数提高效率 if (gpuDelegate != null){ interpreterOptions.addDelegate(gpuDelegate); } val tfliteInterpreter = Interpreter(loadModelFile(this.assets,"model.tflite"), interpreterOptions); // 构建输入张量数组... var inputArray:Array<Array<FloatArray>> = Array(batchSize){Array(inputHeight){FloatArray(inputWidth)}}; for(i in 0 until batchSize){ for(j in 0 until inputHeight){ Arrays.fill(inputArray[i][j], 0F); } } // 执行推理... val outputMap = HashMap<Int, Any>(); tfliteInterpreter.runForMultipleInputsOutputs(arrayOf<Any>(inputArray), outputMap); ``` 上述代码展示了创建一个带有选项设置（比如启用多核运算或GPU硬件加速）的`Interpreter`实例的方法，同时也包含了读取assets目录下的模型文件的方式。之后便是准备合适的输入特征矩阵传给该解析器以获取对应的分类概率分布结果。