yolo11部署安卓手机

将YOLOv11模型部署到安卓设备的过程涉及多个步骤，包括训练模型、导出兼容的推理格式（如ONNX）、将其转换为适合移动端框架的格式（如NCNN或TFLite），以及集成到安卓应用中。以下是详细的说明： ### YOLOv11模型部署到安卓设备的关键步骤 #### 1. 训练YOLOv11模型 为了在安卓设备上使用自定义数据集训练的YOLOv11模型，需先完成模型训练过程。假设已准备好标注好的数据集并配置好`yaml`文件，则可以通过以下命令启动训练[^4]： ```bash python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data ./data/custom_dataset.yaml --cfg ./models/yolov11.yaml --weights yolov11.pt ``` 此过程中会生成一个`.pt`权重文件。 --- #### 2. 导出ONNX文件 YOLOv11模型需要被导出为ONNX格式以便后续处理。通过PyTorch内置功能实现这一目标： ```python import torch model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='best_yolov11.pt') dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640) torch.onnx.export( model, dummy_input, "yolov11_model.onnx", opset_version=12, input_names=["images"], output_names=["output"] ) ``` 这一步完成后，将得到名为`yolov11_model.onnx`的文件[^1]。 --- #### 3. 转换至移动端支持的格式 由于安卓设备通常不直接支持ONNX格式，因此需要进一步转换为目标框架所接受的形式。常见的选项包括NCNN和TensorFlow Lite (TFLite)。 ##### 使用NCNN工具链 如果选择NCNN作为后端，则需要利用其提供的`ncnn_tool`脚本将ONNX文件转化为`.param`和`.bin`文件： ```bash ./onnx2ncnn yolov11_model.onnx yolov11.param yolov11.bin ``` 注意调整`permute`参数以匹配输入/输出维度顺序的要求[^3]。 ##### 或者转为TFLite 另一种方法是借助`tf-onnx`库先把ONNX文件导入再优化成Lite版本： ```python import tensorflow as tf converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model("path_to_onnx_converted_tf") tflite_model = converter.convert() with open('yolov11.tflite', 'wb') as f: f.write(tflite_model) ``` --- #### 4. 修改安卓项目结构 无论采用哪种框架，在实际嵌入之前都需要对现有工程做适当改动来适配新加入的内容。比如当基于开源样例构建时，可能涉及到如下操作[^2]: - **更新CMakeLists.txt**: 添加对应依赖项路径； - **调整build.gradle**: 确保NDK环境变量设置无误； - **替换资源文件夹内的预置模型**：把刚制作完毕的新版`.param`, `.bin`或者`tflite`覆盖原位置下的默认样本； 同时还需要编辑核心业务逻辑部分——即负责加载外部资产并与界面交互的部分代码片段(`Java/Kotlin`)及其关联CPP层函数调用接口(yolov5ncnn_jni.cpp)[^2]. --- #### 5. 测试与调试 最后一步是在真机环境下验证整个流程是否顺畅运作。若发现异常现象诸如崩溃等问题，则应回溯检查各环节衔接处是否存在遗漏之处[^3]。 --- ### 总结 综上所述，从零开始搭建一套完整的YOLOv11移动解决方案并非易事，但只要遵循以上指导原则逐一攻克难关即可达成预期效果。