这是项目《人脸检测和行人检测》系列之《Android实现人脸检测和行人检测(含源码，可实时检测)》；本篇主要分享将Python训练后的YOLOv5的人脸和行人(人体)检测模型移植到Android平台。我们将开发一个简易的、可实时运行的人脸人体(行人)检测Android Demo。

目前，基于YOLOv5s的人脸和行人(人体)检测精度平均值mAP_0.5=0.98484，mAP_0.5:0.95=0.82777。为了能部署在手机Android平台上，本人对YOLOv5s进行了简单的模型轻量化，并开发了一个轻量级的版本yolov5s05_416和yolov5s05_320模型；轻量化模型在普通Android手机上可以达到实时的检测效果，CPU(4线程)约30ms左右，GPU约25ms左右，基本满足业务的性能需求。下表格给出轻量化模型的计算量和参数量以及其检测精度

先展示一下Android Demo人脸和行人(人体)检测的效果

Android人脸和行人(人体)APP Demo体验：https://download.csdn.net/download/guyuealian/87732863

【尊重原创，转载请注明出处】https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/130180240

更多项目《人脸和行人(人体)》系列文章请参考：

人脸检测和行人检测1：人脸检测和人体检测数据集(含下载链接):https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128821763
行人检测(人体检测)2：YOLOv5实现人体检测(含人体检测数据集和训练代码)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128954588
行人检测(人体检测)3：Android实现人体检测(含源码，可实时人体检测)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128954615
行人检测(人体检测)4：C++实现人体检测(含源码，可实时人体检测)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128954638
人脸和行人(人体)检测2：YOLOv5实现人脸和行人(人体)检测(含数据集和训练代码)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/130179987
人脸和行人(人体)检测3：Android实现人脸和行人(人体)检测(含源码，可实时检测)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/130180240
人脸和行人(人体)检测4：C++实现人脸和行人(人体)检测(含源码，可实时检测)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/130180269

如果需要进行人像分割，实现一键抠图效果，请参考文章：《一键抠图Portrait Matting人像抠图 (C++和Android源码)》

2. 人脸检测和行人检测数据集说明

目前收集VOC，COCO和MPII数据集，总数据量约10W左右，可用于人体(行人)检测模型算法开发。这三个数据集都标注了人体检测框，但没有人脸框，考虑到很多项目业务需求，需要同时检测人脸和人体框；故已经将这三个数据都标注了person和face两个标签，以便深度学习目标检测模型训练。

关于人脸人体检测数据集使用说明和下载，详见另一篇博客说明：请参考《人脸检测和人体检测(行人检测)1：人脸检测和人体检测数据集(含下载链接)》：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128821763

3. 基于YOLOv5的人脸检测和行人检测模型训练

官方YOLOv5给出了YOLOv5l,YOLOv5m,YOLOv5s等模型。考虑到手机端CPU/GPU性能比较弱鸡，直接部署yolov5s运行速度十分慢。所以本人在yolov5s基础上进行模型轻量化处理，即将yolov5s的模型的channels通道数全部都减少一半，并且模型输入由原来的640×640降低到416×416或者320×320，该轻量化的模型我称之为yolov5s05。轻量化后的模型yolov5s05比yolov5s计算量减少了16倍，参数量减少了7倍。

下面是yolov5s05和yolov5s的参数量和计算量对比：

模型	input-size	params(M)	GFLOPs
yolov5s	640×640	7.2	16.5
yolov5s05	416×416	1.7	1.8
yolov5s05	320×320	1.7	1.1

yolov5s05和yolov5s训练过程完全一直，仅仅是配置文件不一样而已；碍于篇幅，本篇博客不在赘述，详细训练过程请参考：人脸检测和行人检测2：YOLOv5实现人脸检测和行人检测(含数据集和训练代码)

4.人脸检测和行人检测模型Android部署

（1）将Pytorch模型转换ONNX模型

训练好yolov5s05或者yolov5s模型后，你需要将模型转换为ONNX模型，并使用onnx-simplifier简化网络结构


# 转换yolov5s05模型
python export.py --weights "runs/yolov5s05_320/weights/best.pt" --img-size 320 320
 
# 转换yolov5s模型
python export.py --weights "runs/yolov5s_640/weights/best.pt" --img-size 640 640

GitHub： https://github.com/daquexian/onnx-simplifier
Install: pip3 install onnx-simplifier

（2）将ONNX模型转换为TNN模型

目前CNN模型有多种部署方式，可以采用TNN，MNN,NCNN，以及TensorRT等部署工具，鄙人采用TNN进行Android端上部署：

TNN转换工具：

（1）将ONNX模型转换为TNN模型，请参考TNN官方说明：TNN/onnx2tnn.md at master · Tencent/TNN · GitHub
（2）一键转换，懒人必备：一键转换 Caffe, ONNX, TensorFlow 到 NCNN, MNN, Tengine (可能存在版本问题，这个工具转换的TNN模型可能不兼容，建议还是自己build源码进行转换，2022年9约25日测试可用)

（3） Android端上部署模型

项目实现了Android版本的人脸检测和行人检测Demo，部署框架采用TNN，支持多线程CPU和GPU加速推理，在普通手机上可以实时处理。Android源码核心算法YOLOv5部分均采用C++实现，上层通过JNI接口调用


package com.cv.tnn.model;
 
import android.graphics.Bitmap;
 
public class Detector {
 
    static {
        System.loadLibrary("tnn_wrapper");
    }
 
 
    /***
     * 初始化模型
     * @param model： TNN *.tnnmodel文件文件名（含后缀名）
     * @param root：模型文件的根目录，放在assets文件夹下
     * @param model_type：模型类型
     * @param num_thread：开启线程数
     * @param useGPU：关键点的置信度，小于值的坐标会置-1
     */
    public static native void init(String model, String root, int model_type, int num_thread, boolean useGPU);
 
    /***
     * 检测
     * @param bitmap 图像（bitmap），ARGB_8888格式
     * @param score_thresh：置信度阈值
     * @param iou_thresh：  IOU阈值
     * @return
     */
    public static native FrameInfo[] detect(Bitmap bitmap, float score_thresh, float iou_thresh);
}

如果你想在这个Android Demo部署你自己训练的YOLOv5模型，你可将训练好的Pytorch模型转换ONNX ，再转换成TNN模型，然后把TNN模型代替你模型即可。

（4）一些异常错误解决方法

TNN推理时出现：Permute param got wrong size

官方YOLOv5: https://www.wpsshop.cn/w/AllinToyou/article/detail/284965

人脸检测和行人检测3：Android实现人脸检测和行人检测检测(含源码，可实时检测)_深度学习行人识别demo