文章目录0x01 Yolo-Fastest0x02 Preparestep1 clonestep2 makestep3 run darknet0x03 Trainstep1 获取权重文件step2 准备数据集step3 修改 data/voc.data 和 data/voc.namesstep4 trainstep5 mAP0x04 darknet 转 keras、tflitestep1 dar
yolov5是一种目标检测算法，近年来在计算机视觉领域取得了显著的进展。将YOLOv5部署到Android设备上能使边缘计算变得高效，使得实时检测成为可能。本文将详细介绍如何成功部署YOLOv5到Android。同时，还会结合相关配置、验证和排错指南，帮助读者顺利进行部署。
## 环境准备
在部署YOLOv5之前，我们需要确保我们的开发环境满足特定要求。
前置依赖安装：
- **Androi
# YOLOv5模型在Android上的部署指南
随着深度学习的快速发展，目标检测成为了计算机视觉领域的重要应用之一。YOLO（You Only Look Once）系列模型，以其高效和准确的性能，广泛应用于实时目标检测。YOLOv5是这一系列中的一种高效实现。本文将介绍如何在Android平台上部署YOLOv5模型，并提供相应的代码示例。
## YOLOv5简介
YOLOv5是一个基于Py
原创
2024-10-11 04:29:45
132阅读
# YOLOv5s 在 Android 部署的科普
随着人工智能和计算机视觉技术的进步，物体检测在各行业的应用越来越广泛。其中，YOLO（You Only Look Once）系列模型以其高效性和准确性，成为了物体检测领域的佼佼者。本文将介绍如何在 Android 平台上部署 YOLOv5s 模型，以便于开发者能够将这个强大的工具应用到自己的项目中。
## YOLOv5s 模型概述
YOLO
原创
2024-10-10 03:33:17
144阅读
第一章：python最新YOLOv5-4.0环境搭建，零基础小白都能看得懂的教程。YOLOv5搭建的最快搭建方式，踩坑经历详谈环境准备：yolov5-4.0环境搭建整体说明2，anaconda的安装3，idm下载器配合谷歌浏览器下载用4，谷歌浏览器安装与加入对idm的扩展5，VSCode的安装与配置6，github-yolov5项目文件下载与vscode打开管理7，使用Anaconda3搭建自己
目录部署方式OpenCV方式部署使用Yolo v3官方仓库进行部署总结 部署方式从部署方式上，Yolo支持两种方式的应用：使用OpenCV读取Yolo官方提供的权重和配置文件克隆完整Yolo官方Github仓库，并调用脚本进行检测OpenCV方式部署这里我们需要首先下载Yolo v3的weights权重文件和cfg配置文件，这里我分别提供官方的权重文件和cfg文件的下载地址，这里我使用的是Yol
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2023-11-09 09:09:53
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这里写目录标题一、引言二、准备工作1、Android Studio2、安装vs20193、ncnn-yolov5-android源码onnx转ncnn模型三、模型部署1、修改export文件，转化onnx模型2、 下载源码3、转换模型4. 模型修改及部署（1） 如果是5.0版本，需要改Focus结构，（2）如果是6.0以上版本的模型，没有focus结构，只需要修改最后reshape的0=-1，5
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2024-01-22 09:37:09
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这里写目录标题前言转化方法官方的转化方法合作者的转化方法量化部署部署流程效果展示 前言最近做毕设使用到yolov5，该模型为ultralytics公司的一个开源产品，由Glenn大佬实现，有很多合作的开发者参与了该项目，开发迭代速度非常快，三天两头就有更新。为了实现一个完整的毕业设计流程，就需要实现YOLOv5模型的训练、验证到最终的落地，也就是部署。训练相对简单，只需要跟着官方教程即可，根据特
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2024-01-05 22:19:24
86阅读
文章目录调试准备Debug 设置代码修改调试数据代码运行逻辑类初始化启动迭代器数据增强 调试准备 为了便于阅读代码和打印中间变量，需进行调试模式下运行代码。配置平台：Ubuntu，VSCode。在上一篇博文中，我们简单探讨过调试的设置。在该篇博文中，需要深度阅读代码，所以需要详细设置【Debug】参数，便于调试。Debug 设置 为了保证每次只读取同样的数据样本，我们选择单卡、单进程、单线程
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2024-08-09 12:04:39
147阅读
一、文件转化：先将pt文件转化为tflite，我是基于zldrobit大神的pull代码进行文件转化和后续部署的。但刚开始关于pt文件的转换我是采用yolov5官方的方法，不过按着zldrobit大神的代码部署到安卓机上时应用程序会出现闪退的情况，排除手机内存、应用程序本身等问题之后，我猜想可能是权重文件转化的问题，后来就重新按着zldrobit大神转换了一次，便完成部署。因为常常遇到网络问题，我
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2024-03-07 14:39:01
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运行DEMO下载ncnn框架和ncnn-android的demo 下面的教程主要以带加速的ncnn-android-vulkan为例将下载好的压缩包解压然后将ncnn-android-vulkan中的文件拷贝到ncnn-android-yolov5-master\app\src\main\jni中 打开android studio，选择ncnn-android-yolov5-master项目打开
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2024-01-30 21:40:56
273阅读
yolov5的配置过程总体来说还算简单，但是网上大部分博客都没有仔细介绍具体步骤，本文将从最细节的层面记录windows10系统下的yolov5环境配置的全过程，以及yolov5使用的一些细节，以及如何制作和训练自己的数据集。注：yolov5官网代码更新速度较快，相关依赖环境如pytorch，apex等也会采用更新的版本。博主上传了8月配置成功的工程文件，如需要老版本代码可以自行下载或从官网下载。
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2024-01-17 06:46:48
128阅读
分享一下yolov5自己的模型部署到安卓端的踩坑记录，这里跳过yolov5训练部分（这部分网上很多教程），直接说重点。训练得到的为.PT模型，要部署到安卓端首先要转换为onnx模型，这一步6.1版本提供了export.py文件直接调用就行，需要注意加上--simplify以及选择合适的onnx转换版本，这里附上官方源码。 附上图片，主要介绍怎么把自己训练好的模型导入到安卓端，这里'--d
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2024-04-28 15:31:53
828阅读
最近在搞移动端的模型部署包括coreML IOS端的部署，tf-Lite Android端的部署。但是自己并不是前端开发工程师，所以移动端的代码只是修修改改，主要还是如何将模型转换到对应的格式并可以运行。这篇主要说下YOLOv5s在Android端的部署，模型是官方最新的的pytorch转ONNX，然后自己再转tf-lite，中间需要自己去修改NMS相关部分的代码，遇到一堆坑。
效果录像
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2023-09-14 22:36:23
330阅读
参考部署流程环境准备：本文讲的是在window上面进行模型训练完成后第一步：在本地yolov5项目执行先安装onnxpython -m pip install --user onnx
python -m pip install --user onnxsim
python -m pip install --user onnxruntime第二步：pt文件转onnx建议不要修改export.py文件，
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2023-09-26 09:07:22
680阅读
演员需要自我修养，程序员也需要。YOLO 在当时是非常不错的算法，速度极快，但明显的缺陷就是精度问题特别是小尺寸目标检测问题上。YOLO 的作者有强调的一个事情是 YOLOv2 仍然是实时的，并且在速度和精度方面做了一定的平衡。YOLOv2 是 YOLO 的进阶版，它没有彻底否定 YOLO，而是在 YOLOv1 的基础上，融合了很多其它论文优秀的思想做了大幅的提升。YOLO 作者概括了从 3 个方
文章目录前言一、YOLO简介二、代码下载三、数据集准备四、配置文件的修改1.data下的yaml2.models下的yaml3.训练train五、搭载服务器训练1.上传数据2.租服务器3.pycharm连接服务器1.添加ssh2.输入密码3.配置服务器环境路径跟代码映射路径4.解压数据5.开始训练6.文件下载到本地六、测试总结 前言在前面文章中提到，目标检测有两种方式，一种是one_stage（
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2024-01-21 05:16:11
648阅读
本篇文章主要是针对yolov5s在安卓(鸿蒙)手机部署过程进行记录。以上内容可以帮助大家更好的学习yolov5。好了，废话不多说，开始今天的正题。先说一下我的开发环境：windows 10pytorch 1.7Android Studio 4.1.3Android Pytorch library 1.7.0 yolov5 6.0版本我的手机：华为mate 40(鸿蒙3.0.0.205)
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2024-01-08 19:57:57
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训练1. 数据集准备yolo fastest,darknet yolo3 相同,需要设置 .name, .data train.txt 格式: /home/qiuqiu/Desktop/dataset/train/000001.jpg label.txt 格式: 11 0.344192634561 0.611 0.416430594901 0.2622. anchor聚类结果保存在 anchors
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2023-09-20 15:04:56
265阅读
# 将 YOLOv5 部署到 Android 的完整指南
在如今的计算机视觉领域中，YOLOv5 作为一种核心的目标检测算法，因其速度快、精度高而备受瞩目。然而，将 YOLOv5 部署到 Android 应用中，很多新手可能会感到困惑。本文将详细介绍整个流程，并提供每一步需要的代码和解释。
## 部署流程概述
在进行 YOLOv5 到 Android 的部署之前，我们需要明确整个过程的步骤。
原创
2024-09-24 06:54:14
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