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
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
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# 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
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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
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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
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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
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
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Yolov5核心基础知识1 前言2 网络结构3 核心基础知识3.1 Mosaic数据增强3.2 自适应锚框计算3.3 自适应图片缩放3.4 cost functionSummary参考文章 1 前言相对于YOLOv4，YOLOv5在原理和方法上没有做太多的改进，但是在速度和模型大小比yolov4有比较大的提升，也可以认为是牺牲了模型的大小，换来了准确率和速度的增加。接下来，从yolov5的网络结
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2023-08-25 23:50:57
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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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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
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数据增强的13种方法：1)rectangular:在同个batch里面做rectangle宽高等比变换，加快训练（同一个batch里面拥有自己单独的宽高比）2）色调，饱和度，曝光度调整，三者调整最终得到一个综合的结果3)旋转缩放retate_scale通过一个变换矩阵进行变化变换矩阵的（0，0）（1，1）控制缩放的程度；（0，1）（1，0）控制旋转的程度，当他俩互为相反数的时候就是顶角对应平行旋转
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2023-09-09 19:38:45
40阅读
# YOLOv5 TensorRT 部署指南
## 简介
在本文中，我们将介绍如何使用 YOLOv5 和 TensorRT 结合进行目标检测模型部署。YOLOv5 是一种流行的目标检测算法，结合 TensorRT 可以在 GPU 上获得更好的加速性能。
### 步骤概览
以下是实现 YOLOv5 TensorRT 部署的基本流程：
| 步骤 | 内容 |
|--
原创
2024-05-08 10:15:23
108阅读
文章目录深度学习经典方法概述检测任务中阶段的意义不同阶段算法的优缺点iou指标计算评估所需参数计算map指标计算Yolo v1整体思想yolo算法整体思路解读检测算法要得到的结果整体网络架构解读位置损失计算置信度误差与优缺点分析Yolo v2改进细节V2版本细节升级概述网络结构特点架构细节解读基于聚类来选择先验框尺寸偏移量计算方法坐标映射与还原感受野的作用特征融合改进 深度学习经典方法概述检测任
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
需要配置ffmpeg环境。
原创
2023-05-27 00:01:30
339阅读
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
# YOLOv5在Android上的应用及实现
## 简介
YOLOv5是一种高效的目标检测算法，能够快速准确地识别图像或视频中的目标。在移动端设备上部署YOLOv5可以带来更快的推理速度和更低的延迟，使得目标检测可以实时应用于移动应用程序中。本文将介绍如何在Android上部署和使用YOLOv5模型。
## YOLOv5模型部署
首先，我们需要在Android上部署YOLOv5模型。可以使用
原创
2024-06-22 03:52:26
80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
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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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运行YoloV5可选为CPU或GPU环境。默认CPU环境无需配置，GPU环境需要安装与显卡版本对应的cuda，本文即针对GPU环境配置cuda过程。本次安装参考了网上许多教程，结合自己的需求与理解，写下此篇博客，仅做本人总结使用。 【CUDA】cuda安装 （windows10版） 一、前言官方教程二、安装工具的准备1.CUDA toolkit Download2.cuDNN Download三
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2024-01-30 20:12:46
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