yolov5模型在安卓平台上部署（1）demo运行

一、下载 & 配置

1.1 下载源文件

• 【ncnn-android-yolov5下载传送门】
• 【Tencent/ncnn下载传送门】
  下拉
  

下载该版本是因为自带vulkan加速

• Android studio安装
  【Android studio下载传送门】
  建议是不要安装在c盘
  正常安装完成后，customize---->Configure

接着Appearance & Behavior----->System Settings---->Android SDK
(1)SDK Tools

(2)SDK Platforms
我个人选择的是Android 11.0

进入到license Agreement直接accept
【参考文档】Android studio安装

1.2 配置AS

Step1：解压并移动文件

解压文件夹之后，打开ncnn-xxxxx-android-vulkan-shared全选复制到ncnn-android-yolov5-master\app\src\main\jni

Step2：打开文件 并 开始构建

在 Android studio选择ncnn-android-yolov5-master\build.gradle打开该项目

报错1：cmake版本问题

CMake '3.10.2' was not found in PATH or by cmake.dir property.
- CMake '3.22.1' found in SDK did not match requested version '3.10.2'.
- CMake '3.24.1' found in PATH did not match requested version '3.10.2'.
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解决办法：下载对应版本

报错2：文件路径问题

By not providing "Findncnn.cmake" in CMAKE_MODULE_PATH this project has
asked CMake to find a package configuration file provided by "ncnn", but
CMake did not find one.
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修改cmake中的路径

报错3：应该是版本问题

解决方法：
1.访问 https://services.gradle.org/distributions/，并查看最新版的gradle。
2.修改项目中”gradle/wrapper/gradle-wrapper.properties”里下面属性值

（这篇博客是11.1写的，时间比较靠近的话可以直接抄作业）

同时build.gradle中classpath和gradle文件夹下gradle-wrapper.properties文件里的distributionUrl配置需要匹配

各个 Android Gradle 插件版本所需的 Gradle 版本

最后模型就构建好了

Step3：连接安卓手机

以oppo findx2为例

1. 在设置中搜索版本号，多次点击进入开发者模式
2. 系统设置—>开发者选项
   开发者选项 和 USB调试 都打开
3. 手机连接上后会弹出 密钥之类的东西 全部确认。
4. 选择传输文件/Android Auto
   

最终在Android studio右上角就会出现手机的型号

报错：INSTALL_FAILED_TEST_ONLY

Caused by: org.gradle.api.internal.provider.AbstractProperty$PropertyQueryException: Failed to calculate the value of task ':app:compileDebugJavaWithJavac' property 'options.generatedSourceOutputDirectory'.

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【参考方案】编译安装App报错INSTALL_FAILED_TEST_ONLY终极解决方案
我的源文件是没有gradle.properties的，直接创建之后拖到文件夹下就可以了

android.useAndroidX=true
android.enableJetifier=true
android.injected.testOnly=false
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包含着这三行就可以正常下载了，结果如下图

可能是手机原因。cpu居然比gpu快

二. 使用自己的权重

2.0 环境

我的环境是

可以直接

pip install 名称== 版本号
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2.1 导出onnx模型

在yolov5文件夹中

python export.py --weights 权重路径 --include onnx
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简化onnx文件

 python -m onnxsim 上一步导出的onnx文件路径 yolov5s-sim.onnx
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2.2 将权重文件转化为bin文件和paras文件

建议直接参考该文档，我就不重复造轮子了

cmake -G"NMake Makefiles" -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=%cd%/install -DProtobuf_INCLUDE_DIR=G:\model_compression_quantization\protobuf-3.4.0\build_vs2019\install\include -DProtobuf_LIBRARIES=G:\model_compression_quantization\protobuf-3.4.0\build_vs2019\install\lib\libprotobuf.lib -DProtobuf_PROTOC_EXECUTABLE=G:\model_compression_quantization\protobuf-3.4.0\build_vs2019\install\bin\protoc.exe -DNCNN_VULKAN=OFF ..

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【参考文档】ONNX2NCNN
路径上一定不要有中文不然会出错

2.3 AS

三.其他操作

3.1连接手机摄像头：

python detect.py --source http://admin:admin@10.xxx.xxx.xxx:xxxx
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【参考文件】yolov5通过ncnn在安卓平台部署

【参考文件】Windows环境下yolov5移植到Android手机上的详细步骤