如何将训练好的yolov8模型打包成APK使其可以在手机上使用

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如何将训练好的yolov8模型打包成APK使其可以在手机上使用

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要将训练好的yolov8模型打包成APK使其可以在手机上使用，需要进行以下步骤： 步骤一：将yolov8模型转化为TensorFlow Lite模型 在Android设备上运行机器学习模型需要使用TensorFlow Lite模型。因此，首先需要将yolov8模型转化为TensorFlow Lite模型。可以使用TensorFlow提供的转化工具进行转化，具体方法可参考官方文档：https://www.tensorflow.org/lite/convert。 以下代码展示了如何将yolov8模型转化为TensorFlow Lite模型：

import tensorflow as tf
# Load yiur trained yolov8 model using saved_model method
yolov8 = tf.saved_model.load('saved_model')
# Convert the yolov8 model to TensorFlow Lite model format
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('saved_model')
tflite_model = converter.convert()
open('yolov8.tflite', 'wb').write(tflite_model)

步骤二：创建Android Studio项目并导入TensorFlow Lite模型 创建Android Studio项目，然后将yolov8.tflite文件拷贝到项目的app/src/main/assets目录下。在build.gradle文件中添加以下依赖项以支持TensorFlow Lite：

dependencies {
    implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:2.5.0'
}

以下代码展示了如何在Android Studio中导入TensorFlow Lite模型：

// Load the TensorFlow Lite model from the asset folder
AssetFileDescriptor fileDescriptor = getAssets().openFd("yolov8.tflite");
FileInputStream inputStream = new FileInputStream(fileDescriptor.getFileDescriptor());
FileChannel fileChannel = inputStream.getChannel();
long startOffset = fileDescriptor.getStartOffset();
long declaredLength = fileDescriptor.getDeclaredLength();
MappedByteBuffer tfliteModel = fileChannel.map(FileChannel.MapMode.READ_ONLY, startOffset, declaredLength);
interpreter = new Interpreter(tfliteModel, new Interpreter.Options());

步骤三：编写Java代码来运行yolov8模型 编写Java代码以在Android设备上运行yolov8模型。以下是一个简单的Java类，它加载TensorFlow Lite模型并用其运行yolov8模型：

public class Yolov8Detector {
    private Interpreter interpreter;
    private static final int IMAGE_SIZE = 416;
    private static final int NUM_CLASSES = 80;
    public Yolov8Detector(Context context) {
        // Load the TensorFlow Lite model from the asset folder
        try {
            AssetFileDescriptor fileDescriptor = context.getAssets().openFd("yolov8.tflite");
            FileInputStream inputStream = new FileInputStream(fileDescriptor.getFileDescriptor());
            FileChannel fileChannel = inputStream.getChannel();
            long startOffset = fileDescriptor.getStartOffset();
            long declaredLength = fileDescriptor.getDeclaredLength();
            ByteBuffer tfliteModel = fileChannel.map(FileChannel.MapMode.READ_ONLY, startOffset, declaredLength);
            interpreter = new Interpreter(tfliteModel, new Interpreter.Options());
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
    public List<DetectionResult> detect(Bitmap bitmap) {
        // Preprocess the input image and convert it to a tensor
        TensorImage inputImageBuffer = new TensorImage(DataType.FLOAT32);
        inputImageBuffer.load(bitmap);
        int width = bitmap.getWidth();
        int height = bitmap.getHeight();
        int size = Math.min(width, height);
        inputImageBuffer = new ImageProcesser().resize(inputImageBuffer, IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE);
        inputImageBuffer = new ImageProcesser().normalize(inputImageBuffer);
        // Run inference on the input tensor
        float[][][] output = new float[1][NUM_CLASSES][4];
        interpreter.run(inputImageBuffer.getBuffer(), output);
        List<DetectionResult> results = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < NUM_CLASSES; i++) {
            for (int j = 0; j < output[0][0].length; j++) {
                float confidence = output[0][i][4];
                if (confidence > MIN_CONFIDENCE) {
                    float[] box = new float[]{
                            output[0][i][0] * size,
                            output[0][i][1] * size,
                            output[0][i][2] * size,
                            output[0][i][3] * size
                    };
                    results.add(new DetectionResult(confidence, box));
                }
            }
        }
        return results;
    }
    private class ImageProcesser {
        private int[] intValues = new int[IMAGE_SIZE * IMAGE_SIZE];
        public TensorImage resize(TensorImage image, int targetWidth, int targetHeight) {
            return new ImageProcessor.Builder()
                    .add(new ResizeOp(targetWidth, targetHeight, ResizeOp.ResizeMethod.BILINEAR))
                    .build()
                    .process(image);
        }
        public TensorImage normalize(TensorImage image) {
            return new ImageProcessor.Builder()
                    .add(new NormalizeOp(0.0f, 255.0f))
                    .build()
                    .process(image);
        }
    }
    private class DetectionResult {
        private float confidence;
        private float[] box;
        public DetectionResult(float confidence, float[] box) {
            this.confidence = confidence;
            this.box = box;
        }
        public float getConfidence() {
            return confidence;
        }
        public float[] getBox() {
            return box;
        }
    }
}

这个类包含一个detect方法，它接收一个Bitmap对象并返回一个包含检测结果的List对象。 步骤四：生成APK文件并安装在手机上 最后，使用Android Studio生成APK文件并将其安装在手机上。在生成APK文件之前，确保已将手机连接到计算机并在开发人员选项中启用了USB调试。以下是生成APK文件的步骤： 1. 在菜单栏中选择Build > Generate Signed Bundle / APK。 2. 选择APK并单击Next。 3. 在下一个屏幕中，选择要使用的keystore和相应的信息，并单击Next。 4. 在下一个屏幕中，选择Release版本并单击Next。 5. 在下一个屏幕中，选择要使用的模块，并单击Finish。 6. 生成APK文件后，将其安装在手机上。可以使用Android Studio中的ADB工具。 完成了以上步骤后，就可以在手机上运行已经打包好的yolov8模型了。