はじめに まず、私の yolov5 のバージョンは v6.1 であり、私のデプロイ方法はモデルを tflite に変換してから Android にデプロイすることです。通常、誰もが独自のトレーニング モデルの重み付けファイルを使用してデプロイするため、カスタム モデルのデプロイメント検出について直接説明します。
リンク: https://pan.baidu.com/s/1bskq8A9aFdqyTimnd9-1XA?pwd=7215
抽出コード：7215
まず、エクスポートファイルのパラメータを変更します。
オリジナル
修正後
615 行目で、coco128.yaml を使用しているデータセットの名前に変更します。私の場合は、coco128.yaml を Dog と Cat .yaml に変更します。
616 行目は重みファイルのパスです。yolov5s.pt を自分でトレーニングした重みファイルに変更します。私のものは最高です。yolov5 を最高のものに変更します。
617 行目は入力画像サイズです。(640, 640) を (320, 320) に変更します。
619 行目は gpu または cpu を選択します。gpu の場合は 2 番目の画像に 0 を追加します。
行 624 では、私と同様に、int8 計算を示すためにアクションの前にdefault=True を追加します。そうしないと、後でエラーが報告されます。
2. 次に、トレーニングされたウェイト ファイルをパスにドラッグしてエクササイズすると、最高のグラフィック ファイルが得られます (int8.tfite が最高の次)。
それ以来、エクスポートは正常にエクスポートされているので、Android Studio とコードをインストールします。
まず、github の公式 Web サイトからコードをダウンロードし、科学的にインターネットをサーフィンする必要があるので、私の共有ファイルをネットワーク ディスクにダウンロードします。
リンク: https://pan.baidu.com/s/1bskq8A9aFdqyTimnd9-1XA?pwd=7215
抽出コード：7215
ダウンロード後、Android Studio の 2021.3.1 バージョンをダウンロードします。便宜上、yolov5-tf-android をデスクトップに置き、Android の左上隅にあるファイルを開き、[開く] をクリックして開きます
ファイルパスの参照は次のとおりです。
左上隅でプロジェクトモードに切り替えます
SDK がインストールされていないことを示すメッセージが表示される場合があります
インストール手順は次のとおりです
図に示すようにファイルを開き、設定操作をクリックして ndk21.1.6352462 バージョンをインストールします。
次にパスを設定します
ファイルの下のプロジェクト構造設定をクリックします
以下に示すように、[...] をクリックしてバージョン 21.1.6352462 を選択します。
次に、以前にトレーニングした best-int8.tflite の名前を yolov5s-int8.tflite に変更します (こうすることで、元のコードを変更することなく、結果に影響を与えることなくエラーを減らすことができます)
このファイルを次の場所にドラッグします
3. 次に、カテゴリの場所を変更し、coco.txt を開いて全文コンテンツを削除し、そこに独自のカテゴリをコピーします。
例えば
順序に注意して電話を接続し（USB デバッグをオンにし）、右上隅の三角形を使用してインストールを実行します。
それからインストールしてください
効果は以下の通りです
