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Yolov5.apk

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简介:
Yolov5.apk是一款基于YOLOv5算法的移动应用程序,适用于Android设备,提供实时物体检测功能,帮助用户快速准确地识别图像或视频中的各种对象。 一个基于深度学习YOLO框架的目标检测应用可以在手机上直接安装使用。该应用精度较高且运行流畅无卡顿,用户只需选择照片即可进行检测。

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  • Yolov5.apk
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    Yolov5.apk是一款基于YOLOv5算法的移动应用程序,适用于Android设备,提供实时物体检测功能,帮助用户快速准确地识别图像或视频中的各种对象。 一个基于深度学习YOLO框架的目标检测应用可以在手机上直接安装使用。该应用精度较高且运行流畅无卡顿,用户只需选择照片即可进行检测。
  • rknn-yolov5-android-apk示例
    优质
    这段简介是关于一个基于RKNN和YOLOv5模型优化的Android应用程序包(APK)。该应用展示了在安卓设备上高效运行深度学习物体检测的能力。 rknn_yolov5_android_apk_demo是一款基于RKNN优化的YOLOv5模型在Android设备上的应用示例程序。
  • 基于YOLOv5的安卓APK应用
    优质
    本项目采用YOLOv5框架开发安卓APK应用,旨在提供高效的物体检测功能。用户可在移动设备上实时识别图像和视频中的对象。 Yolov5部署在安卓设备上的APK软件已准备好下载使用,该应用基于Android 9.0系统。
  • APKAPKAPK
    优质
    《APK,APK,APK》是一款集成了众多安卓应用和游戏安装包的管理工具,用户可以轻松下载、备份及管理手机上的应用程序。 大板凳插件的移动化开发。
  • APK-4.apk
    优质
    APK-4.apk 是一个安卓应用程序安装文件,提供特定功能或服务。欲知其具体应用详情,请检查应用商店获取最新信息和用户评价。 apk-4.apk
  • Yolov5+Auto-Train-Detect+Yolov5-Run
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    本项目结合了YOLOv5目标检测模型与自动训练和检测工具Auto-Train-Detect,旨在简化并优化YOLOv5的应用流程。通过Yolov5-Run脚本,用户可以便捷地运行整个系统,实现高效的目标识别任务。 本段落基于客户需求实现一键训练与测试功能,将Yolov5模型改造成适合新手或希望简化数据格式转换流程的用户的“一键”操作模式。用户只需提供图像文件及XML文件,并通过调用train.sh和detect.sh脚本即可完成模型的训练与预测任务。为支持这一功能,模型内部集成了从XML到YOLOv5所需的txt格式的数据转换、自动分配训练验证数据集以及环境切换等功能模块。以下将详细介绍具体操作步骤并附上相关源码修改说明。
  • YOLOv5-ML.NET: Yolov5-Nano 6.0版本
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    YOLOv5-ML.NET是基于Yolov5-Nano模型优化后在ML.NET上的实现,适用于资源受限环境中的实时目标检测。 YOLOv5-ML.NET 使用 yolov5-nano 6.0 版本,在 C# 中通过 ML.NET 读取由 yolov5-nano 生成的 ONNX 模型。
  • Yolov5-Face: YOLOv5人脸检测
    优质
    Yolov5-Face是基于YOLOv5架构优化的人脸检测模型,专为实时性和准确性而设计,在各种应用场景中展现出卓越性能。 Yolov5-face 是一种实时且高精度的人脸检测工具,在VGA分辨率下进行单尺度推理(最大边等于640)。以下是几种方法的比较: - DSFD (CVPR19) 使用ResNet152,参数量为71.39M,计算量为259.55G。 - 视网膜面部 (CVPR20),基于ResNet50模型,其准确率为94.92%,召回率是91.90%,而它的计算量仅为37.59G。 - 火腿盒 (CVPR20) 使用了ResNet50模型, 具有更高的精确度为 95.27% 和较高的召回率为 93.76%, 计算量是43.28G。 - 蒂娜脸 (Arxiv20),基于ResNet50,具有最高的准确率和召回率分别为95.61%与94.25%,计算量为172.95G。 - SCRFD-34GF(Arxiv21) 使用瓶颈研究模型, 具有最高精确度 96.06 和较高的召回率为 94.92,参数量仅为34.1M。
  • Apk彻底退出Apk
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    本篇文章将详细介绍如何从设备中完全卸载和删除APK文件,包括手动操作步骤及可能遇到的问题与解决方案。 在Android应用开发过程中,有时需要实现完全退出应用程序的功能,尤其是在确保用户隐私或关闭所有后台服务的情况下。本段落将详细介绍如何实现这一功能,并基于提供的`MyAplication.java`源代码文件以及关于完全退出程序的文档来讲解关键知识点。 首先,我们需要理解Android应用的生命周期。一个Android应用由多个Activity组成,每个Activity都有自己的生命周期阶段:创建(onCreate())、启动(onStart())、可交互(onResume())、暂停(onPause())、停止(onStop())和销毁(onDestroy())。默认情况下,系统会根据需要管理这些活动的状态。然而,在某些场景下,开发者可以通过控制Activity的生命周期来实现完全退出应用。 通常的做法是调用`finish()`方法结束当前Activity,但这并不足以确保整个应用程序被关闭,因为可能还有其他未处理的服务或后台任务在运行。因此,我们需要一个更全面的方法来管理这些情况。 一种常见的解决方案是在自定义Application类(如`MyAplication.java`)中记录所有启动的活动,并在需要退出应用时遍历并结束它们的同时停止所有的服务。下面是一个简单的示例: ```java public class MyApplication extends Application { private static List activities = new ArrayList<>(); public void addActivity(Activity activity) { activities.add(activity); } public void removeActivity(Activity activity) { activities.remove(activity); } public void exitApp() { for (Activity activity : activities) { activity.finish(); } // 停止所有服务 stopAllServices(); // 请求系统结束进程 android.os.Process.killProcess(android.os.Process.myPid()); System.exit(0); } private void stopAllServices() { Intent intent = new Intent(this, YourService.class); // 替换为实际的服务类名 stopService(intent); } } ``` 在每个Activity的`onCreate()`方法中,需要将当前活动添加到全局列表: ```java @Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); ((MyApplication) getApplication()).addActivity(this); } // 在 onDestroy() 方法中移除: @Override protected void onDestroy() { super.onDestroy(); ((MyApplication) getApplication()).removeActivity(this); } ``` 当用户点击退出按钮时,调用`exitApp()`方法会依次结束所有活动,并停止所有的服务。最后,它还会请求系统终止进程。 需要注意的是,这种方法并不总是被推荐的,因为这违反了Android系统的正常行为和设计原则,在某些情况下可能会影响用户体验。然而,在特定场景下(例如安全应用或测试环境),这种做法可能是必要的。 总结来说,完全退出一个Android应用程序涉及到对Activity和服务生命周期的理解以及如何通过自定义Application类来管理和结束它们。在实际开发中,应谨慎使用这种方法,并确保它符合应用场景的需求和平台的设计原则。
  • APK提取工具.apk
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    APK提取工具是一款方便用户从Android设备或OSS系统中提取和备份应用程序(.apk)文件的应用程序管理软件。它支持快速安装、分享及批量操作APK,帮助您轻松管理和保存应用资源。 APK提取器中文版是一款实用且小巧的软件,支持所有主流安卓系统设备,并无需root权限即可使用。用户可以通过该工具一键从系统软件中提取APK文件,并将已安装的应用程序还原成安装包存储在手机内存中。之后,可以利用蓝牙、红外或网盘等方式分享给其他人。 此外,这款提取器还具备搜索和删除应用程序的功能,同时支持自定义备份路径以方便用户管理APK应用的保存位置。对于那些在网络上传播较少但实用的应用程序来说,使用APK提取器可以帮助大家轻松获取这些软件。