Advertisement

将Yolov5模型部署至安卓手机的源代码

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目提供了一套详细的教程和源代码，用于在安卓设备上成功部署基于PyTorch框架的YOLOv5目标检测模型，实现移动平台上的实时图像识别功能。 yolov5模型部署到安卓手机需要准备模型文件和app源代码，下载后可以直接编译使用；详情请参考相关文章：内容概要为安全帽识别模型在android app上的部署方法。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 将Yolov5模型部署至安卓手机的源代码
    优质
    本项目提供了一套详细的教程和源代码，用于在安卓设备上成功部署基于PyTorch框架的YOLOv5目标检测模型，实现移动平台上的实时图像识别功能。 yolov5模型部署到安卓手机需要准备模型文件和app源代码，下载后可以直接编译使用；详情请参考相关文章：内容概要为安全帽识别模型在android app上的部署方法。
     
  • 将yolov5模型部署至Web端的源代码
    优质
    这段开源代码提供了详细的步骤和脚本，用于在Web应用中集成YOLOv5目标检测模型。它支持快速原型设计与开发，让非专业程序员也能轻松实现图像识别功能。 内容概要：介绍了一个基于YOLOv5的火焰识别模型完整项目，采用C/S架构设计。该项目包括前端代码（使用Vue编写）和后端代码（用Python编写，并提供API接口）。该系统具有较高的灵活性，与具体使用的模型解耦合，使得后续部署自训练的模型时无需修改或只需少量修改现有代码即可实现。 整个项目的源码提供了详细的文档支持，涵盖了环境搭建、项目运行及使用方法等关键步骤。适合学生群体以及具备一定编程基础的工作1-3年的研发人员和对人工智能感兴趣的爱好者们参考学习。通过此项目的学习与实践，参与者可以快速见到实际效果，并为进一步深入研究打下坚实的基础。 详情请参阅相关文章介绍。
     
  • 将Yolov5模型部署至Web端
    优质
    本项目旨在探讨如何将先进的YOLOv5目标检测模型集成到网页应用中，实现高性能实时图像识别功能，为用户提供便捷高效的在线视觉分析服务。 将Yolov5模型部署到web端，实现动态选择模型的功能。用户可以上传图片或直接拖拽图片至窗口，系统会返回识别结果及json格式文件。
     
  • 安卓手机APP ONNX Runtime，水果分类模型部署
    优质
    本项目展示了如何在安卓设备上使用ONNX Runtime运行水果分类模型，实现高效、准确的图像识别功能。 ONNX Runtime是一款高性能的模型推理引擎，支持多种框架如TensorFlow、PyTorch和Keras创建的模型。在Android平台上使用ONNX Runtime进行水果分类模型部署，可以实现实时图像识别应用。这一过程涉及多个关键知识点，下面将详细阐述。 **ONNX（Open Neural Network Exchange）** 是一个开源格式，用于存储训练好的机器学习模型，并使其能够在不同框架和平台间互换。它的跨平台性和兼容性优势在于打破AI开发中的框架限制，促进高效部署。 **ONNX Runtime** 由微软推出，专门执行ONNX模型的推理操作。它优化了在CPU和GPU上的性能表现，适合嵌入式设备与服务器环境使用。对于Android应用而言，ONNX Runtime提供了相应的SDK工具包，便于开发者将AI功能集成至移动应用中。 水果分类任务属于计算机视觉领域的一种典型应用场景——通过训练数据集学习识别不同种类的水果。此类模型通常基于卷积神经网络（CNN）构建，并能从图像中提取特征进行准确分类。完成训练后，需要将模型转换为ONNX格式以便在ONNX Runtime环境中运行。 以下是在Android应用开发过程中不可或缺的操作步骤： 1. **模型转换**：使用TensorFlow、PyTorch或其他框架生成的模型需先转化为ONNX格式。这通常通过各框架提供的导出工具实现。 2. **模型优化**：为提高移动端上的执行效率，可能需要对已有的ONNX模型进行进一步优化处理。例如利用`onnxoptimizer`等工具减少计算量、调整结构以适应硬件环境。 3. **集成ONNX Runtime**: 将Android Studio项目中导入所需的ONNX Runtime库依赖项，并在项目的`build.gradle`文件内配置相应信息，完成同步操作。 4. **模型加载**：编写代码实现从本地或远程服务器下载并读取预训练好的ONNX模型。使用API中的`createSession()`方法创建会话以准备进行推理运算。 5. **图像预处理**: 为了满足特定的输入要求，在执行推理之前，需要对原始图片数据进行尺寸调整、像素值归一化等操作。 6. **推理执行**：通过调用ONNX Runtime API中的`run()`函数并传入经过预处理的数据来启动模型推断过程。获得输出后可以确定最终预测结果。 7. **结果解析**: 通常情况下，模型产生的输出为概率分布形式，需要从中挑选出最高可能性的类别作为分类依据。 8. **界面展示**：最后一步是将识别到的信息通过用户友好的方式呈现出来，在Android应用中表现为标签或列表等形式。 按照上述步骤操作后，可以成功地把一个训练完成后的水果分类模型部署至Android手机应用程序当中。在实际开发阶段还需注意性能优化、异常处理以及用户体验设计等方面的问题以确保软件的稳定性和实用性。
     
  • Yolov5Wpf：利用ML.NET部署YOLOV5 ONNX模型-源码
    优质
    Yolov5Wpf项目展示了如何使用ML.NET将YOLOv5的ONNX模型集成到Windows应用程序中，提供了一个基于C#和WPF框架的源代码示例，便于机器学习模型在桌面应用中的部署与开发。 约洛夫5Wpf使用ML.NET部署YOLOV5的ONNX模型。
     
  • Yolov5模型的网页部署
    优质
    本项目介绍如何将YOLOv5目标检测模型部署到网页应用中，实现图像上传与实时目标检测功能，适用于快速开发和集成视觉识别服务。 内容概要：本段落介绍了一个基于YOLOv5的火焰识别模型完整项目，采用C/S架构设计。该项目包括前端代码（使用Vue编写）以及后端代码（用Python开发，并提供API接口）。这种结构具有较高的灵活性，能够与模型解耦合，便于后续替换训练好的新模型而无需大量修改现有代码。 文档详细介绍了如何安装所需环境、运行项目及具体操作方法。本项目适合学生、具有一定编程基础的初级到中级研发人员以及对人工智能感兴趣的爱好者和科研工作者使用。参与者可以通过该项目快速实现火焰识别功能，并获得实用经验和技术知识。
     
  • 基于树莓派的YOLOv5-Lite部署代码和模型.zip
    优质
    本资源包提供在树莓派上部署轻量级目标检测模型YOLOv5-Lite所需的全部代码与预训练模型，适用于嵌入式设备上的快速物体识别。 该项目是个人毕业设计项目，在答辩评审中获得95分的高分。代码经过调试测试，并确保可以顺利运行。欢迎下载使用，适合初学者学习或进阶研究。 该资源主要适用于计算机、通信、人工智能及自动化等相关专业的学生、教师或从业者，也可作为课程设计、大作业和毕业设计等项目的参考材料。项目整体具有较高的学习借鉴价值，基础能力强的用户可以在现有基础上进行修改调整，以实现不同的功能需求。
     
  • TensorRT下yoloV5的源码部署
    优质
    本项目旨在详细介绍如何在TensorRT环境下进行YOLOv5模型的源代码部署，优化推理性能。 YOLOv5是一种基于深度学习的目标检测模型，其全称为You Only Look Once的第五代版本。该模型以其高效、准确以及易于训练而备受青睐，广泛应用于图像识别、自动驾驶、视频监控等领域。TensorRT是NVIDIA公司推出的一种高性能深度学习推理优化器和运行时工具，它能够为深度学习模型提供高效的推理速度和极低的延迟，尤其适用于实时应用。 这篇关于“TensorRT部署yoloV5源码”的资源旨在指导用户如何将训练好的YOLOv5模型整合到TensorRT中，以实现更快的预测速度。作者详细介绍了这个过程，包括环境配置、模型转换、优化设置以及实际运行等步骤。 首先，在环境配置阶段，你需要安装TensorRT、CUDA、cuDNN等相关库，并确保它们与你的GPU硬件兼容。此外，还需要安装YOLOv5的依赖项，如PyTorch，以及用于模型转换的专用工具。 接下来是模型转换阶段。在这个过程中，需要将已经训练好的YOLOv5模型权重加载到PyTorch环境中，然后使用TensorRT提供的`torch2trt`工具将其转换为TensorRT兼容格式。这一步骤包括数据类型和操作符优化等任务，以确保在TensorRT中高效执行。 随后，在进行优化设置时，可以根据实际需求调整TensorRT的构建策略，比如精度模式（FP32、FP16或INT8）、动态shape支持以及层间融合等选项。这些配置对模型运行效率有直接影响。 进入运行阶段后，通过编写C++或Python接口代码来加载和执行TensorRT引擎进行推理操作。在C++中可以使用NVIDIA的TensorRT API，在Python中则利用`TRTExecutor`类实现相应功能。 实际应用过程中可能还需要处理输入图像预处理与后期处理任务，如归一化、缩放及解码等步骤，并考虑通过批处理或多线程技术优化图像流以进一步提高系统吞吐量。 将YOLOv5模型部署到TensorRT不仅能提升预测速度还能减少资源消耗，在构建高性能目标检测解决方案时具有关键作用。理解并实践这一过程有助于开发者更有效地利用GPU资源，为AI应用提供更快、更精准的服务。
     
  • C# WinForm YOLOv5-ONNX 实例分割模型部署源码.7z
    优质
    本资源提供了一个使用C# WinForms框架集成YOLOv5-ONNX实例分割模型的完整项目源代码，便于图像识别与处理应用开发。 【测试环境】 - 开发工具：Visual Studio 2019 - .NET框架版本：4.7.2 - OpenCVSharp库版本：4.8.0 - ONNX Runtime库版本：1.16.3 视频演示已上传至相关平台。更多详细信息请参阅项目博客文章。 由于原文中未提供具体联系方式，因此在重写时没有添加或修改任何联系信息。