【IT专家】yolo模型移植到android手机端
yolo v5原理
yolo v5原理YOLO V5是一种用于目标检测的神经网络模型，它的全称是You Only Look Once Version 5。
目标检测是计算机视觉领域中的一项重要任务，它的目标是在图像或视频中准确地定位和识别出不同类别的物体。
YOLO V5的原理基于深度学习技术，特别是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）。
它采用了一种单阶段的检测方式，即将目标检测任务直接作为回归问题来解决，而不需要使用传统方法中的两阶段流程。
YOLO V5的网络结构主要由两个部分组成：主干网络和检测头。
主干网络负责提取图像的特征，而检测头则负责预测目标的位置和类别。
主干网络通常采用预训练的卷积神经网络模型，如Darknet、CSPDarknet、EfficientNet等。
这些模型在大规模图像数据集上进行了训练，能够提取出丰富的图像特征。
检测头是YOLO V5的核心部分，它由一系列的卷积层和全连接层组成。
检测头的输入是主干网络提取的特征图，经过一系列的卷积操作后，会输出一个固定大小的特征图。
这个特征图可以看作是一个网格，每个网格单元都负责预测一个目标的位置和类别。
具体来说，每个网格单元会预测出一组边界框（Bounding Box），每个边界框由四个坐标值（x、y、w、h）表示，分别表示边界框的中心坐标和宽高。
此外，每个边界框还会预测出一个置信度（Confidence），用于表示该边界框包含目标的可信程度。
最后，每个网格单元还会预测出目标的类别概率，用于判断目标属于哪一类。
在训练阶段，YOLO V5会使用标注的数据集进行监督学习。
通过比较预测的边界框和真实边界框之间的差异，可以计算出损失函数。
然后，通过反向传播算法，调整网络的权重和偏置，使得预测的结果更加准确。
在推理阶段，YOLO V5会将输入图像通过主干网络提取特征，并将特征图输入到检测头进行预测。
通过对每个网格单元的预测结果进行解码和筛选，可以得到最终的目标检测结果。
如何将pytorch模型部署到安卓上的方法示例
如何将pytorch模型部署到安卓上的⽅法⽰例⽬录模型转化安卓部署新建项⽬导⼊包页⾯⽂件模型推理这篇⽂章演⽰如何将训练好的pytorch模型部署到安卓设备上。
我也是刚开始学安卓，代码写的简单。
环境：pytorch版本：1.10.0模型转化pytorch_android⽀持的模型是.pt模型，我们训练出来的模型是.pth。
所以需要转化才可以⽤。
先看官⽹上给的转化⽅式：import torchimport torchvisionfrom torch.utils.mobile_optimizer import optimize_for_mobilemodel = torchvision.models.mobilenet_v3_small(pretrained=True)model.eval()example = torch.rand(1, 3, 224, 224)traced_script_module = torch.jit.trace(model, example)optimized_traced_model = optimize_for_mobile(traced_script_module)optimized_traced_model._save_for_lite_interpreter("app/src/main/assets/model.ptl")这个模型在安卓对应的包：repositories {jcenter()}dependencies {implementation 'org.pytorch:pytorch_android_lite:1.9.0'implementation 'org.pytorch:pytorch_android_torchvision:1.9.0'}注:pytorch_android_lite版本和转化模型⽤的版本要⼀致，不⼀致就会报各种错误。
深度学习——YOLO模型的原理与实战
深度学习——YOLO模型的原理与实战YOLO（You Only Look Once）是一种基于深度学习的目标检测算法。
它通过将目标检测问题转化为回归问题，实现了实时高效的目标检测。
本文将介绍YOLO模型的原理，并讲述如何在实战中使用YOLO进行目标检测。
YOLO模型的原理：YOLO模型的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题。
传统的目标检测算法通常由两个关键步骤组成：候选区域生成和对象分类。
这些算法需要先生成候选区域，然后对每个候选区域进行分类和定位。
这种两步法的方式效率较低，无法满足实时场景的需求。
相比之下，YOLO模型是一个单阶段的目标检测器，它将目标检测问题转化为一个回归问题。
YOLO模型直接在整个图像上进行预测，而不需要先生成候选区域。
具体来说，YOLO模型将图像分为SxS个网格（grid），每个网格预测C个类别的目标，同时预测每个目标的边界框信息。
这样，整个目标检测问题就可以转化为一个SxSxC个类别的多类别预测问题。
YOLO模型由多个卷积层和全连接层组成，其中最后一个全连接层负责预测每个网格中所有目标的类别概率、边界框位置以及置信度。
具体来说，每个目标的预测结果包括5个值：目标所属类别的概率、边界框中心坐标的相对值（相对于整个图像的宽度和高度）、边界框的相对宽度和高度。
YOLO模型的训练过程包括两个阶段：预训练和微调。
预训练阶段使用ImageNet数据集进行训练，得到一个基础模型。
然后，微调阶段使用自定义数据集对模型进行进一步训练，以适应目标检测任务。
YOLO模型的实战应用：在实战中使用YOLO进行目标检测通常需要以下步骤：2.构建YOLO模型：根据自己的需求和数据特点，选择YOLO的不同版本（如YOLOv1、YOLOv2等），并根据数据集和目标特点调整模型的参数和架构。
4.训练模型：使用预处理后的数据集对YOLO模型进行训练。
训练过程中需要注意选择适当的损失函数（如交叉熵函数）和优化算法（如梯度下降算法）。
yolo 数据处理的流程
yolo 数据处理的流程YOLO（You Only Look Once）是一种快速高效的目标检测算法，它的数据处理流程如下：1. 数据收集：首先需要收集包含目标物体的图像数据集。
这可以通过人工标注、网络爬虫等方式获得。
2. 数据预处理：对收集的图像数据进行预处理，包括图像尺寸调整、图像增强、数据增强等操作。
常见的预处理操作有图像缩放、归一化、旋转、平移、翻转等。
3. 数据划分：将收集的数据集划分为训练集、验证集和测试集。
训练集用于模型的训练，验证集用于选择超参数和模型调优，测试集用于评估模型的性能。
4. 标签生成：对训练集中的图像进行标签生成。
YOLO算法以边界框的形式定位和识别目标物体，因此需要将目标物体的边界框标注在图像中。
5. 特征提取：使用卷积神经网络（CNN）等方法对图像进行特征提取。
YOLO算法使用Darknet网络作为其主干网络，将图像输入网络中，经过卷积和池化等操作，最终生成特征图。
6. 目标检测：在特征图上进行目标检测，即通过预测每个特征框的类别和位置来确定图像中的目标物体。
YOLO算法通过在特征图上滑动固定大小的窗口进行预测，并使用置信度指标来判断窗口中是否包含目标。
7. 非极大值抑制：由于YOLO算法在特征图上滑动窗口进行预测，同一个目标可能会被多个窗口检测到，因此需要进行非极大值抑制（NMS）来去除冗余的检测框。
8. 输出结果：最后将检测到的目标框的位置和类别输出为最终的检测结果。
可以将结果可视化在图像上，或者以其他格式输出，如标注文件、XML文件等。
这是YOLO算法数据处理的一般流程，具体的实现细节和算法参数设置会因各种情况而异。
在移动设备上部署神经网络模型的技巧与指南
在移动设备上部署神经网络模型的技巧与指南移动设备的普及和性能的提升使得人们可以在手机和平板等移动设备上运行复杂的应用程序，其中包括了神经网络模型。
神经网络模型在计算机视觉、自然语言处理等领域有着广泛的应用，因此在移动设备上部署神经网络模型的技巧和指南变得尤为重要。
一、模型压缩与优化在移动设备上部署神经网络模型时，首先需要考虑的是模型的大小和计算量。
大型的神经网络模型往往需要较长的推理时间和较大的内存消耗，这对于移动设备来说是不可接受的。
因此，模型压缩与优化是必不可少的一步。
1.1 参数剪枝参数剪枝是一种常用的模型压缩方法，通过去除冗余的参数来减小模型的大小。
剪枝可以根据参数的重要性进行，将不重要的参数置零或删除，从而达到减小模型大小的目的。
同时，剪枝还可以提高模型的推理速度，减少内存消耗。
1.2 量化量化是另一种常用的模型压缩方法，它通过减少模型中参数的比特数来减小模型的大小。
通常情况下，将浮点数参数转换为更低精度的定点数或整数可以显著减小模型的大小。
虽然量化会带来一定的精度损失，但对于移动设备上的应用来说，这种损失是可以接受的。
1.3 网络结构优化除了对模型参数进行压缩和优化外，还可以对网络结构进行优化。
例如，可以通过减少网络层数、减少卷积核的数量等方式来降低模型的计算量和内存消耗。
此外，还可以采用轻量级的网络结构，如MobileNet、ShuffleNet等，来满足移动设备上的资源限制。
二、硬件加速与部署在移动设备上部署神经网络模型时，还需要考虑硬件加速和部署的问题。
移动设备的硬件资源有限，因此需要采用一些技巧来提高模型的推理速度和性能。
2.1 GPU加速大多数移动设备都配备了GPU，可以利用GPU的并行计算能力来加速神经网络的推理过程。
通过使用GPU加速库，如CUDA、OpenCL等，可以将模型的计算任务分配给GPU来并行处理，从而提高推理速度。
2.2 硬件优化除了利用GPU加速外，还可以通过硬件优化来提高神经网络模型的性能。
yolo参数转定点onnx
yolo参数转定点onnx
将YOLO参数转换为定点ONNX格式需要经历以下步骤：
1.导出YOLO模型：将训练好的YOLO模型导出为ONNX格式。
可以使用YOLO 框架提供的导出工具或使用第三方库（如pytorch或tensorflow）来导出模型。
具体的导出方法会根据使用的YOLO版本和框架而有所不同。
2.量化模型：将浮点模型转换为定点模型。
定点表示使用整数表示权重和激活值，以降低模型的存储和计算成本。
可以使用量化工具，如TensorRT或ONNX Runtime等，将浮点模型转换为定点模型。
3.设置定点参数：在转换为定点模型后，需要设置模型的定点参数，包括比例因子、位宽和偏移量等。
这些参数用于将浮点值映射到定点表示，并在推理过程中保持正确的精度。
4.重新编译和优化：对定点模型进行重新编译和优化，以确保模型在定点硬件上的有效性和性能。
这可能涉及到模型的量化、量化感知训练、动态固定点缩放等技术。
5.测试和调优：在转换为定点ONNX模型后，需要对模型进行测试和调优，以确保模型在定点推理过程中的准确性和性能。
可以使用测试集进行性能评估和验证。
需要注意的是，YOLO模型的参数转换为定点ONNX格式是一个复杂的过程，需要深入了解YOLO模型和定点推理技术。
具体的实现方法和工具选择会根据的需求和环境而有所不同。
建议参考YOLO和ONNX的官方文档，以获取更详细的指导和资料。
目标检测yolo原理
目标检测yolo原理你知道有种技术，能让电脑像人一样“看”世界吗？它就叫目标检测，嗯，听起来挺高大上的。
现在说到目标检测，大家脑袋里最先浮现的可能就是YOLO。
别急，咱们先来聊聊这个YOLO是什么，它是怎么让计算机“眼观六路，耳听八方”的。
它背后的原理，说简单也不简单，说复杂也不复杂，咱们就一起来拆解拆解，看能不能让你一听就懂。
YOLO这个名字呢，很多人都知道，但大多数人对它的理解就停留在“它是个很牛的技术”这儿。
说实话，YOLO的全称是“you only look once”，意思就是“你只看一次”。
什么意思呢？简单说，就是计算机通过一次扫描，就能在图像里找出所有它能认出来的物体，像个超厉害的侦探，几乎不需要做任何多余的动作。
想象一下，如果你走进一个拥挤的市场，普通人可能得转好几圈才能看清楚各个摊位的商品，但YOLO呢，直接一眼扫过去，所有的东西都能被抓进眼里。
不过，YOLO这么强大，可是它可不是凭空就能做到的。
想要让机器“一眼看穿”，得有点“过人之处”。
它的原理，简单来说就是把图像切成网格，然后每个小网格负责找到图像里的东西，并且告诉你这个东西在哪，长什么样子。
如果网格里面有物体，YOLO就能画出框框，框出物体的位置，还能告诉你是什么东西。
比如，看到一只狗，YOLO会给你一个框框，框着那只狗的身影，还会在框上写上“dog”这俩字，告诉你：“嘿，兄弟，这是只狗！”那这技术到底是怎么做到的呢？想象一下，YOLO就像是一个精明的侦探，他观察世界的方法就是一次性看清所有细节，而不是东看看西看看再做判断。
这样一来，处理速度比起其他方法简直快得多。
不像以前那些技术，要分好几步，先找物体、再判断种类、再定位，慢得你想拍手。
YOLO一条龙服务，快速又高效。
再来一个有趣的地方，YOLO不光是“看”得快，它“看”得还准。
通过一个聪明的设计，它能够把图像中各个物体的边界框画得很精准，几乎不会错。
举个例子，咱们平时看到一个盒子，脑袋里自动就会浮现出它的形状。
yolo转化onnx格式
yolo转化onnx格式如何将YOLO模型转化为ONNX格式。
一、介绍YOLO和ONNXYOLO（You Only Look Once）是一种目标检测的算法，它在一张图像上一次性预测多个边界框和分类概率。
YOLO算法具有高效性能和准确率，因此被广泛应用于计算机视觉领域。
ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种跨平台的深度学习模型表示和转换格式。
它允许不同深度学习框架之间的模型可互操作性，使得可以在不同框架上使用训练好的模型，无需重新训练。
本文将介绍如何将YOLO模型转化为ONNX格式，以实现跨框架的模型应用。
二、安装必要的工具和库在开始转化之前，需要安装一些必要的工具和库：1. 安装YOLO框架：根据YOLO框架的官方文档，安装YOLO框架并成功运行它。
2. 安装ONNX框架：根据ONNX框架的官方文档，安装ONNX框架并成功运行它。
3. 下载YOLO预训练权重：确保已经下载了YOLO的预训练权重文件，它通常是一个`.weights`文件。
三、使用YOLO转化脚本将模型转化为Darknet格式YOLO模型通常以Darknet格式（`.cfg`和`.weights`）存储。
为了转化为ONNX格式，首先需要将模型转化为Darknet格式，然后再进行进一步转化。
1. 准备YOLO的配置文件：首先打开YOLO的配置文件，修改其中的一些配置参数，比如输入图像的维度、类别数等。
2. 下载YOLO的权重文件：确保已下载YOLO的预训练权重文件（通常是一个`.weights`文件）。
3. 运行YOLO转化脚本：使用YOLO的转化脚本将模型从YOLO格式转化为Darknet格式。
命令可能如下所示：yolo_to_darknet.py config yolov3.cfg weights yolov3.weights output yolov3_darknet.weights此命令将使用YOLO的配置文件和权重文件作为输入，并将其转化为Darknet格式的权重文件。
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yolo模型移植到android手机端
2017/08/18 665 之前写了android demo在手机上的运用，但是模型都是官方给的，想要替换成自己的模型，因此尝试了下将自己训练的yolo模型来替换demo给的模型。
首先，darknet的训练和.weight文件到.pb文件的转化，以及android demo 的实现见之前的博客。
在此不再叙述sdk，nkd等配置问题，且直接使用.pb文件。
其次，默认已安装android studio。
(1)终端进入（android安装目录）/bin，输入./stuodio.sh开启android studio
(2)点击new，import project导入（tensorflow所在路径）/tensorflow/examples/android文件夹（可连接手机先run，保证demo能够正常运行后再行修改）
(3)将build.gradle中68行的bazelLocation改为自己bazel的路径：def bazelLocation = ‘/home/seven/bin/bazel’185行apply from: “download-models.gradle”注释掉，并在第112行，增加//*/（不然后面的内容都被当做注释了）：
if (nativeBuildSystem == ‘bazel’ || nativeBuildSystem == ‘makefile’) { // TensorFlow Java API sources. java { srcDir ‘../../java/src/main/java’ exclude ‘**/examples/**’//*/ } // Android TensorFlow wrappers, etc. java { 最后，将第76行开始的内容改为自己需要的版本号：
android { compileSdkVersion 25 buildToolsVersion “26.0.1” if (nativeBuildSystem == ‘cmake’) { defaultConfig { applicationId = ‘org.tensorflow.demo’ minSdkVersion 21 targetSdkVersion 25 ndk { abiFilters “${cpuType}” } (4)将转化得到的.pb文件放在（tensorflow所在路径）/tensorflow/examples/android/assets文件夹内，为方便起见，可将此.pb重命名为graph-tiny-yolo-voc.pb。
若文件夹中已存在此文件名的文件，删除之。
(5)该项目将一次性生成三个app，因为我只需要detect一个，在AndroidManifest.xml中删除关于另外的两个activity，修改后的文件如图。