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下载Android Studio
克隆安卓项目
关于自训练模型闪退问题
下载Android Studio
下载Android Studio，配置安卓开发环境，这个过程比较漫长。
安装cmake，注意安装的是cmake3.10版本。
根据手机安卓版本选择相应的安卓版本，我的是红米K30Pro，安卓12。
克隆安卓项目
使用腾讯开源的ncnn，这是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架，能够将深度学习算法轻松移植到手机端高效执行。
克隆大佬写好的yolov8的安卓项目
git clone https://github/FeiGeChuanShu/ncnn-android-yolov8.git下载解压ncnn-20231027-android-vulkan。
https://github/Tencent/ncnn/releases/download/20231027/ncnn-20231027-android-vulkan.zip
把ncnn-20231027-android-vulkan里面的文件放到ncnn-android-yolov8的\app\src\main\jni目录下。
下载opencv
Releases - OpenCV
然后解压，把文件夹放到ncnn-android-yolov8的\app\src\main\jni目录下。
修改ncnn-android-yolov8\app\src\main\jni里面的CMakeLists.txt文件，就是我们刚刚下载的两个文件的路径
修改依赖的gradle插件版本为7.2.0，为什么呢，因为这个版本亲测没有问题，其他的难说。
然后是修改使用的gradle版本为7.4-all版本。
重新sync项目
连接手机，打开手机的开发者模式，打开USB调试，打开USB安装，等Android Studio检测到我的红米K30Pro，然后点击运行，这时app就可以安装到手机上了，可以正常识别。
yolov8安卓部署
另外app默认先打开的是前置摄像头，通过分析代码，可以知道，将MainActivity.java的40的facing的初始值从0改成1可以让app默认先打开后置摄像头
关于自训练模型闪退问题
这个是我后来用yolov8模型量化后部署发现app会闪退的问题，网罗解决办法，最后搞定
就是在用yolov8的export导出之前需要修改两个文件
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov8n.pt')
model.export(format='onnx', optimize=True)
修改ultralytics/nn/modules/block.py中的class C2f的forward函数
x = self.cv1(x)
x = [x, x[:, self.c, ...]]
x.extend(m(x[-1]) for m in self.m)
x.pop(1)
return self.cv2(torch.cat(x, 1))修改ultralytics/nn/modules/head.py中的class Detect的forward函数
pred=torch.cat([xi.view(shape[0],self.no,-1)for xi in x],2).permute(0,2,1)
return pred然后再导出就行了，app不会再闪退
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