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YOLOV3-on-Android：将YOLO V3源代码直接部署到手机上的Android应用程序开发...

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简介：
YOLOV3-on-Android是一款创新的Android应用，它将流行的YOLO V3目标检测算法集成至移动设备中，实现高效的实时图像识别和物体检测。 一. 本项目旨在将Yolo-v3的源代码移植到Android Studio进行开发、编译，并部署至安卓手机上，通过利用手机硬件平台来调用Yolo-v3网络模型。具体而言，该项目使用了轻量级版本的Yolo-v3-tiny作为示例程序，而其他相关神经网络则可通过Darknet网站获取权重文件以供复现。 二. 开发环境 操作系统：Ubuntu 16.04 Android Studio 版本：3.1.3 手机型号：小米MI 8 请参考官方指南完成Android Studio的安装及相关开发工具（如NDK、SDK）的配置工作。 三. 项目构建步骤 3.1 原始代码导入 在使用Android Studio创建一个支持C语言编写的安卓应用后，从Darknet网站下载源码。接着，在项目的cpp文件夹内新建深色网络子目录，并将下载下来的Yolo-v3-tiny的示例代码（包括src三个主要文件夹）复制到新建立的应用工程中。 3.2 原始修改 在进行原始代码适配的过程中，需要对源码中的多个部分做出调整以适应安卓开发环境的要求。这些改动可能涉及但不限于以下几个方面： 3.2.1 文件结构的调整：包括将darknet相关的头文件及其他必要的资源放置于指定目录下以便后续编译使用。

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  • YOLOV3-on-Android：将YOLO V3源代码直接部署到手机上的Android应用程序开发...
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    YOLOV3-on-Android是一款创新的Android应用，它将流行的YOLO V3目标检测算法集成至移动设备中，实现高效的实时图像识别和物体检测。 一. 本项目旨在将Yolo-v3的源代码移植到Android Studio进行开发、编译，并部署至安卓手机上，通过利用手机硬件平台来调用Yolo-v3网络模型。具体而言，该项目使用了轻量级版本的Yolo-v3-tiny作为示例程序，而其他相关神经网络则可通过Darknet网站获取权重文件以供复现。 二. 开发环境 操作系统：Ubuntu 16.04 Android Studio 版本：3.1.3 手机型号：小米MI 8 请参考官方指南完成Android Studio的安装及相关开发工具（如NDK、SDK）的配置工作。 三. 项目构建步骤 3.1 原始代码导入 在使用Android Studio创建一个支持C语言编写的安卓应用后，从Darknet网站下载源码。接着，在项目的cpp文件夹内新建深色网络子目录，并将下载下来的Yolo-v3-tiny的示例代码（包括src三个主要文件夹）复制到新建立的应用工程中。 3.2 原始修改 在进行原始代码适配的过程中，需要对源码中的多个部分做出调整以适应安卓开发环境的要求。这些改动可能涉及但不限于以下几个方面： 3.2.1 文件结构的调整：包括将darknet相关的头文件及其他必要的资源放置于指定目录下以便后续编译使用。
     
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