前言 本篇博文用来研究YOLOv5在Android上部署的例程 主要参考的是Pytorch官方提供的Demo：https://github.com/pytorch/android-demo-app/tree...，可以在相册中选择一张图片，也可以直接进行拍照 实时视频 点击实时视频，可以开启摄像头，直接在摄像预览中显示检测结果 切换模型(我添加的功能) 点击切换模型，可以选择不同的模型进行检测...标签中添加一句： android:requestLegacyExternalStorage="true" 然后就可以正常运行了 训练自己的模型 下面用YOLOv5-6.0版本训练自己的模型，怎么训练不做赘述...模型 切换自己的模型 下面来添加一个切换模型的功能，并使用自己训练的模型。...同时，视频实时检测，帧率很低，基本卡成PPT，可能是受限于手机的算力不足，后续也有待研究优化。
Android宣称为了电源的使用效率，在Android4.4上位所有应用的Alarm服务使用批量启动的方式来处理相似的时间以激活设备。...以前呢，是set一个Alarm，系统在到点的时候给你单独一个去激活设备启动你设置的服务;现在呢，不是这样了，而是按批的啦，一批激活那个时间点周围设置的差不多的Tigger Time的Alarm，比如你以前设置的是...很多人想，这太不合理了啊，那我们根本就没有使用到Android4.4的新东西，只是用户的手机是Android4.4的系统，不能这么武断的就这么处理吧。...所以Android还是给了我们兼容的方案的，只要你的App的targetSdkVersion=19,而又想要求Alarm的设置精准，那么怎么办呢，Android在4.4给我们提供了新的方法setExact
ARM芯片实时运行的两阶段通用目标检测算法ThunderNet（寓意像Thunder雷一样快^_^），并称该算法后续将开源！...下图是该文提出的ThunderNet算法的三个版本与目前轻量级检测网络在COCO test-dev数据集上的精度和计算量的比较图，可见ThunderNet在精度达到或超过之前轻量级检测网络的同时，降低了计算量...算法思想 作者是在经典的两阶段目标检测算法的基础上做的改进。 网络结构如下： 作者分两个方向做了5点改进： 一、改进速度。 1. 使用轻量级、面向目标检测任务设计的骨干网Snet。...下图是在COCO test-dev数据集上与其他算法的比较，同样达到了计算量小精度高的目标。...以下是一些检测结果示例： 在运行速度方面，该算法能到达到与MobileNet-SSD相当的精度，此时在ARM上运行24.1fps，x86上运行47.3fps。
本篇概览 在《三分钟：极速体验JAVA版目标检测(YOLO4)》一文中，咱们体验了YOLO4强大的物体识别能力，如下图，原图中的狗子、人、马都被识别并标注出来了： 如果您之前对深度学习和YOLO、darknet...集成的DNN模块可以加载和使用YOLO4模型，我们只要找到使用OpenCV的办法即可 我这里的方法是使用JavaCV库，因为JavaCV本身封装了OpenCV，最终可以使用YOLO4模型进行推理，依赖情况如下图所示...： 关键技术 本篇涉及到JavaCV、OpenCV、YOLO4等，从上图可以看出JavaCV已将这些做了封装，包括最终推理时所用的模型也是YOLO4官方提前训练好的，咱们只要知道如何使用JavaCV的...在原始图像上从多个尺度产生窗口，这就导致下图左侧的效果，同一个人检测了多张人脸，此时用NMSBoxes来保留最优的一个结果 现在解释一下Mat对象对应的表格中，每一列到底是什么类别：这个表格是YOLO4...，操作过程和效果与《三分钟：极速体验JAVA版目标检测(YOLO4)》一文完全相同，就不多赘述了 至此，整个物体识别的开发实战就完成了，Java在工程化方面的便利性，再结合深度学习领域的优秀模型，为咱们解决视觉图像问题增加了一个备选方案
介绍 最近开始在计算机视觉领域工作。在这些早期日子里，我们正在研究各种目标检测算法的工作原理。其中最知名的算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN和当然是YOLO。...在本文中，重点介绍最后提到的算法。YOLO是目标检测领域的最新技术，有无数的用例可以使用YOLO。然而，今天不想告诉你YOLO的工作原理和架构，而是想简单地向你展示如何启动这个算法并进行预测。...克隆Darknet 我们将在本文中向你展示的代码是在Colab上运行的，因为我没有GPU…当然，你也可以在你的笔记本上重复这个代码。偶尔会更改路径。...如果你曾经在C中编写过代码，你知道实践是在写完一个文件file.c之后，使用像g++等命令来编译它… 在大型项目中，这个编译命令可能会非常长，因为它必须考虑到依赖关系等等。...pip install -q torch_snippets 下载数据集 我们将使用一个包含卡车和公共汽车图像的目标检测数据集。Kaggle上有许多目标检测数据集，你可以从那里下载一个。
本篇概览 检测照片中的物体，用Java可以实现吗？...可以，今天咱们用最少的时间、最简单的操作来体验这个实用的功能，您提交一张普通照片后，会看到下图效果，原照片上的狗子、人、马都被识别出来，每个识别框的左上角是类别和置信度，最后，图片左上角还有本次识别所用时间...： 接下来请随本文一起动手来实现上述效果，整个过程分三步完成： 下载模型和配置文件 运行docker容器，这是个web服务，咱们用浏览器访问此服务，提交照片完成检测 验证效果（在浏览器上打开web页面...，也就三分钟的事情，咱们足够高效(下载超大镜像的时间不能算，不敢算…) 此刻您应该能感受到Java在目标识别领域的魅力了，聪明的您当然会有很多疑问，例如： 用了啥技术？...运行环境好不好配置？只要jar依赖吗？还需要其他操作吗？ 有坑么？ 其实从标题就可以看出，和YOLO有关，java与YOLO4，有点小期待了吗？
运行Yolo4目标识别应用，看上去看正常 GPU温度-10，散热片上-20了 ? ? 关机，准备测试-40摄氏度 零下40摄氏度 ? -40到了，稳定两分钟，开机！ ?...同样运行Yolo4 ? ? 妥妥的。 视频为证： 零上60摄氏度 接下来做零上60摄氏度的测试。...总结 经过深冷实验箱的测试，Jetson NANO开发套件可以在零下40摄氏度-零上60摄氏度的环境温度下都可以顺利工作。在80摄氏度左右，系统就会卡住。...相较之下，利用Jetson NANO模组（自带eMMC那种）+载板，确实可以在零下40摄氏度-零上80摄氏度环境温度下顺利工作，但是在80摄氏度左右降频厉害，会出现性能的损失。...当然这种方案里，载板以及sd卡使用的芯片元器件温度也要能在-40度～80度之间工作。 希望本次实验能给大家一些借鉴！
本篇概览 在《三分钟：极速体验JAVA版目标检测(YOLO4)》一文中，咱们体验了YOLO4强大的物体识别能力，如下图： 如果您已看过《三分钟：极速体验JAVA版目标检测(YOLO4)》，甚至动手实际操作过...，您应该会对背后的技术细节感兴趣，接下来就请随欣宸一起动手实战，从无到有将这个应用开发出来； 实战内容 为了减少环境和软件差异的影响，让程序的运行调试更简单，也为了让应用可以在容器环境运行，最终整个应用会被制作成...docker镜像，所以咱们的目标被设定为下面三项： 开发出java版的物体识别应用 将此应用制作成docker镜像 在docker环境运行这个应用 基于上述目标，我们可以确定以下操作步骤： 准备好docker...对于物体检测的应用来说，OpenJDK的官方镜像是不够用的，因为用java实现检测需要一个关键技术：javacv，在javacv运行过程中需要用到opencv的一些本地库，因此需要在运行环境中安装opencv...的镜像，在此基础上再做一个集成了OpenCV的镜像，这样在一些不需要OpenCV的场景中，我还能单独使用CentOS7 + JDK1.8的镜像 分析完成，开始动手吧 CentOS7 + JDK8的镜像
摘要 目标检测是计算机视觉一个重要的领域。而目标检测算法的准确性和推理速度不可兼得，我们工作旨在通过tricks组合来平衡目标检测器的性能以及速度。...关于DropBlock可以看我们写的这篇文章：【科普】神经网络中的随机失活方法 3.2.4 IOU Loss 在yolov3中使用的是smooth L1 Loss来对检测框做一个回归，但这个Loss并不适合以...不同的是我们在原始的L1 Loss上引入额外的IOU Loss分支，由于各个版本的IOU Loss效果差不多，我们选用最基础的IOU Loss形式 3.2.5 IOU Aware 在yolov3中，分类概率和目标物体得分相乘作为最后的置信度...}这几种大小的最大池化 该结构不会引入参数，但是会增加后续卷积的输入通道，引入了2%的参数和1%的FLOPS 3.2.10 更好的预训练模型 显然更好的预训练模型在分类任务上能取得更好的效果，后续我们也会进行替换...我们仍然是在ImageNet上进行预训练得到了一个更好的模型，并且提升了0.3%的mAP 5. 总结 PP-YOLO没有像yolo4那样死抠现有的SOTA网络结构，而是着眼于合理的tricks堆叠。
这个库的功能正如它的名字，是用来训练神经网络检测视频帧中目标的能力，比如，一副图像。 需要查看我之前的工作的话，请查看文末链接，我解释了在安卓设备上采用 TensorFlow 识别皮卡丘的整个过程。...精度 我做的最后一个（也是小的）修正是修改了 Android 应用的检测阈值。默认值是 0.6，增加到 0.85。 这个优化改变了什么吗? 即使将我的确认偏差放在一边，我也会说，是的。...我注意到了一个细小的优化。我注意到的最大变化是，Android 应用中误报的数量有所减少，因为那些物体看起来像黄色的斑点；当然，这可能也是因为阈值增加了。...在第二个视频上，这个模型的性能并没有在第一个视频上表现的那么好，主要问题是视频中出现了两个皮卡丘的场景。这种情况下，模型貌似将两个皮卡丘作为一个来检测，而不是分别检测。...一个明显的例子是在 0:13 的时候，两个皮卡丘在互相拍打 (悲伤的场景 :(，我知道)。 总结与回顾 在这篇文章中，我介绍了如何使用 TensorFlow 目标检测库在视频中检测皮卡丘。
该管道可检测2D图像中的对象，并通过在新创建的数据集上训练的机器学习（ML）模型来估计其姿势和大小。...为了进行检测，使用了这些带注释的边界框，目标是将其拟合为高斯分布，并以其峰值为对象中心来预测此分布。...该模型足够轻巧，可以在移动设备上实时运行（在Adreno 650移动GPU上为26 FPS ） — Google AI博客 MediaPipe中的检测和跟踪 不要忘记MediaPipe在整个项目中扮演的非常重要的角色...根据以上文字，可能不清楚MediaPipe在何处起作用。简而言之，MediaPipe本质上负责该项目的实时部分。...作为运行在边缘设备上的复杂模型，当将其应用于每个帧时，可能会发生抖动和滞后（主要是由于预测的3D边界框的含糊性）。该框架将减轻在每个输入帧上运行模型的需求。
MobileNetSSD以及各个文件的具体解释，利用自己的数据集dataset训练模型 【手把手AI项目】七、MobileNetSSD通过Ncnn前向推理框架在PC端的使用(objection detection...) 【手把手AI项目】八、MobileNetSSD通过Ncnn前向推理框架在Android端的使用--Cmake编译(目标检测)上 【手把手AI项目】八、MobileNetSSD通过Ncnn前向推理框架在...Android端的使用--Cmake编译(目标检测)下 【手把手AI项目】九、MobileNetSSD通过Ncnn前向推理框架在Android端的使用--补充篇章(多目标也可以显示) 【手把手AI项目...caffe和tensorflow等GPU的环境 帮助大家学会用自己的data set去实现轻量级网络Mobilenetssd的目标检测功能 帮助大家将所建立model，并利用前向推理框架ncnn移植到移动端...工欲善其事，必先利其器，这些好用的学习工具都用过吗！ 2. 编程培训机构满天飞，揭一揭其中的某些骗局 3.
这位同学在「青春有你选手二分类识别」项目的基础上扩展五分类，使用RESNET-50预训练的模型，最终实现当检测到科比老板时就会打开pycharm，当检测到库里老板时则会自动打开谷歌浏览器～ PaddleX...该项目聚焦于纺织行业的布匹疵点智能检测场景，使用PaddleDetection中CascadeRCNN和YOLOv3的增强模型进行训练、预测，大幅提升预测速度，并提供了多种模型部署方式，使模型具备在工业场景的落地能力...每天问自己三遍的小编还是很晕菜！ 还有，tfboy同学设计了一个垃圾分类项目，演示如何在PaddleHub上利用迁移学习完成垃圾分类，然后利用Paddle Lite把模型部署到Android上。...多技术集成 实现水果检测 Pda【Paddle Lite和PaddleSlim的使用】 Pda同学超级优秀der，一共做了两个版本，第一版本是PaddleDetection中blazeface人脸检测模型效果...Paddle-Lite在Android上运行，PaddleSlim压缩模型后在Android上对比运行的效果： 裁剪后转换结果是model.nb 75.71M ，在Android手机荣耀9上运行截图，一起来鉴赏一下吧
然而你可能不知道的是，至少在拍照这件事情上，如果没有AI，旗舰手机今后可能真的无法玩转了。 有人也许不禁要问，AI技术和手机日常使用有什么关系？...ResNet是当前应用最广的卷积神经网络（CNN）的特征提取网络，多数处理图片的AI模型或多或少的使用了ResNet。在神经网络越来越复杂的今天，ResNet可以做到在更深的神经网络上不降低性能。...所谓目标检测就是让AI找出图像中的物体，指出它们的位置和种类。SSD表示一次拍摄即可检测图像中的多个对象。 ? 这种模型目前在手机AI中有广泛的应用。...语义分割比目标检测更进一步，目标检测仅能识别出物体的大致位置，而语义分割要求对识别出的物体做到像素级的划分，精确画出边缘。 更通俗地说，这一项跑分测试的是手机AI“抠图”能力。 ?...而Hexagon支持的是8位和16位的定点运算，这种运算更适合压缩后AI模型，虽然精度有些许损失，但是运算量大大减少，在边缘设备上应用广泛。
ncnn+int8量化的教程，却在yolov5的量化上遇到了麻烦，一方面是量化后速度更慢了，另一方面是精度下降严重，出现满屏都是检测框的现象，后来经过很多尝试，最终都以失败告终。...环境下运行，window也可以，但可能踩的坑比较多。...fp16的模型检测效果如下： 还有，不要再问为什么三轮车检测不出来了。。你家coco数据集有三轮车是吗。。...： 量化后的模型大小大概在1.7m左右，应该可以满足你对小模型大小的强迫症； 此时，可以使用量化后的shufflev2-yolov5模型进行检测： 量化后的精度略有损失，但还是在可接受范围内。...模型在量化后不可能精度完全不下降，对于大尺度特征明显的目标，shufflev2-yolov5对此类目标的score可以保持不变（其实还是会下降一丢丢），但对于远距离的小尺度目标，score会下降10%-
因此，我们提出IAET（Intelligence Android Exploration Tool）的智能自动化探索工具，一个能有效检测当前页面元素，智能化展开探索的自动化工具，以尽可能触达更多页面和软件执行路径...四、探索算法2.0 第三章提到的App模型是一种理想的模型，一种无状态的模型。事实上，App经常出现一个页面多种状态的问题。...4.1 App状态 在3.1节我们提到App的模型图是由页面和事件构成，节点代表页面，边代表事件。实际上，我们发现一个页面可能具有多种不同的状态。下面以Trip.com的机票搜索为例来举例。 ? ?...在第三章，我们页面事件触发完毕的条件是所有事件都触发一遍。事实上真的如此吗？ ? 以相册页面为例，相册页面事件数非常多，但所有事件对应一个功能（勾选）。...基础服务模块 基础服务模块在保证保证探索正常运行的基础上，承担UI驱动的能力，主要由UI驱动和异常监控系统两部分组成。
现在，已经有成千上万使用 TensorFlow 的开发人员将 ML 模型部署到嵌入式和 IoT 设备上。 有朋友可能会疑惑，就一个 MCU ，内存只有几 M，CPU 速度也慢，能做什么呢？...有过嵌入式系统开发经历的朋友可能会理解，即使是有经验的嵌入式开发人员，也会花大量时间在物理硬件上刷固件和测试应用程序，有时仅仅为了实现一个简单的功能。...在嵌入式设备上开发机器学习应用，开发人员面临着更多的挑战：如何在各种硬件上反复可靠地测试各种模型，能自动完成插拔、刷机、运行等流程吗？...安装 Renode 并运行 Renode 支持 Linux、Mac、Windows 平台，因为我使用的开发环境是 Ubuntu，下面就说说在 Ubuntu 18.04 上的安装，其它系统请参考 Renode...最后，仿真软件无法完全替代实际的硬件，就如同做 Android 开发，仅仅使用 Android 模拟器是不够的，最终产品还需要在真正的硬件上测试。但是借助仿真，无疑可以简化开发过程，更加方便调试。
此外，通常最好在实际设备上测试模型的准确表现和内存使用情况：在模拟器中运行良好的模型可能会崩溃或在实际设备中运行太慢。...此外，当使用大型图像数据集进行再训练时，在 Mac 上运行可能需要花费数小时或数天，因此在 GPU 驱动的计算机上运行它是有意义的。...在“在 iOS 中使用对象检测模型”部分，我们将了解如何在 iOS 设备上使用相同的模型并绘制相同的检测结果。...使用 YOLO2 – 另一种物体检测模型 正如我们在第一部分中提到的，YOLO2 是另一个很酷的对象检测模型，它使用了与 RCNN 系列不同的方法。...训练后（在下一节中我们将看到，在 GPU 上可能要花费几个小时），使用训练后的模型来生成样式迁移的图像在计算机上几乎是实时的，而在智能手机上只需几秒钟。
关于 Android 渲染你应该了解的知识点 谈到Android的UI绘制，大家可能会想到onMeasure、onLayout、onDraw三大流程。但我们的View到底是如何一步一步显示到屏幕上的？...我们将试图把模型简化一点，并逐一介绍里面的核心概念，希望让普通读者也能轻易理解。 技术解析：一文读懂3D目标检测 目标检测与目标识别不同，不仅要识别图像中目标的类别，同时还要确定目标位置。...与2D目标检测不同，3D目标检测是使用RGB图像、RGB-D深度图像和激光点云，输出物体类别及在三维空间中的长宽高、旋转角等信息的检测。...通常情况下，两种传播路径同时运行。只不过，我们听到的绝大多数声音是依靠气导的方式传入我们耳内。...首先总结了针对图像分类的主流深度神经网络模型，包括标准模型及轻量化模型等；然后总结了针对不同计算机视觉领域的主流方法和模型，包括目标检测、图像分割和图像超分辨率等；最后总结了深度神经网络搜索方法。
本文介绍了深度学习在安卓生态系统中的现状，介绍了可用的框架、编程模型以及在智能手机上运行人工智能算法的局限性。我们概述了四个主要移动芯片组平台（高通、海思、联发科和三星）上的可用硬件加速资源。...AI Benchmark AI Benchmark 是一款安卓应用程序，旨在检测在移动平台上运行 AI 和深度学习算法的性能和内存限制。...一个明显的优势是——它可以处理分辨率更高的图像，这意味着更精确的识别和更小目标的检测。...这没什么不可能，至少你可以完成一大部分任务——根据车载摄像头拍摄的照片检测 19 类目标（例如，车、行人、路、天空等）。...尤其是，第一个测试的量化 MobileNet CNN 相比相同的浮点模型仅需要 1/3 到 1/4 的 RAM，并且其在 CPU 上的运行速度比 Inception-V3 CNN 快了一个数量级。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
