【Android Studio】【NCNN】YOLOV8安卓部署_yolov8 转ncnn安卓

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下载Android Studio

克隆安卓项目 

关于自训练模型闪退问题 

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下载Android Studio

下载Android Studio，配置安卓开发环境，这个过程比较漫长。

安装cmake，注意安装的是cmake3.10版本。

根据手机安卓版本选择相应的安卓版本，我的是红米K30Pro，安卓12。

克隆安卓项目 

使用腾讯开源的ncnn，这是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架，能够将深度学习算法轻松移植到手机端高效执行。

克隆大佬写好的yolov8的安卓项目

git clone https://github.com/FeiGeChuanShu/ncnn-android-yolov8.git

下载解压ncnn-20231027-android-vulkan。

https://github.com/Tencent/ncnn/releases/download/20231027/ncnn-20231027-android-vulkan.zip

把ncnn-20231027-android-vulkan里面的文件放到ncnn-android-yolov8的\app\src\main\jni目录下。

下载opencv

Releases - OpenCV

然后解压，把文件夹放到ncnn-android-yolov8的\app\src\main\jni目录下。 

修改ncnn-android-yolov8\app\src\main\jni里面的CMakeLists.txt文件，就是我们刚刚下载的两个文件的路径

修改依赖的gradle插件版本为7.2.0，为什么呢，因为这个版本亲测没有问题，其他的难说。

然后是修改使用的gradle版本为7.4-all版本。

重新sync项目

连接手机，打开手机的开发者模式，打开USB调试，打开USB安装，等Android Studio检测到我的红米K30Pro，然后点击运行，这时app就可以安装到手机上了，可以正常识别。

另外app默认先打开的是前置摄像头，通过分析代码，可以知道，将MainActivity.java的40的facing的初始值从0改成1可以让app默认先打开后置摄像头

关于自训练模型闪退问题 

这个是我后来用yolov8模型量化后部署发现app会闪退的问题，网罗解决办法，最后搞定

就是在用yolov8的export导出之前需要修改两个文件

from ultralytics import YOLO
 
model = YOLO('yolov8n.pt')
model.export(format='onnx', optimize=True)

修改ultralytics/nn/modules/block.py中的class C2f的forward函数

        x = self.cv1(x)
        x = [x, x[:, self.c, ...]]
        x.extend(m(x[-1]) for m in self.m)
        x.pop(1)
        return self.cv2(torch.cat(x, 1))

修改ultralytics/nn/modules/head.py中的class Detect的forward函数

        pred=torch.cat([xi.view(shape[0],self.no,-1)for xi in x],2).permute(0,2,1)
        return pred

然后再导出就行了，app不会再闪退