Android平台下的口罩识别系统，YOLOv5在NCNN上的实现与部署

简介：
本项目基于YOLOv5模型，在NCNN框架下实现了高效准确的口罩识别功能，并成功应用于Android平台，为移动设备提供了实时的人脸口罩检测解决方案。 YOLOv5的Android部署基于NCNN框架。 ## NCNN是什么 ncnn 是腾讯公司开源的一个专为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架。它从设计之初就考虑到了手机端的应用，无需第三方依赖，并且跨平台，在CPU上的速度优于其他已知的所有开源框架。通过 ncnn，开发者可以将深度学习算法轻松移植到手机上高效执行，从而开发出人工智能应用。 ## 模型转化 训练好自己的检测模型后，需要一个中介来实现在不同框架间的转换。Open Neural Network Exchange（ONNX）就是这样一个开放的神经网络交换格式。以下是安装所需依赖库的方法： ```pip install onnx coremltools onnx-simpl``` 请注意： 1. 本资源仅供开源学习和技术交流使用，不得用于商业用途。 2. 部分字体和插图来自互联网，若有侵权请联系删除。