Yolov8：模型部署到安卓端

### YOLOv8 模型移动端部署教程 #### 准备工作 为了成功将YOLOv8模型部署到移动设备上，需准备必要的开发环境和资源。这包括但不限于安装支持CUDA的TensorRT用于优化模型性能[^1]。 #### 转换模型格式 通常情况下，在将YOLOv8模型部署到移动平台之前，需要先将其转换成适合目标硬件执行的形式。对于许多移动应用而言，ONNX是一种常见的中间表示形式。通过这种方式可以利用各种框架提供的工具链来进一步编译或优化模型以便于最终部署[^3]。 ```bash # 使用torch.onnx.export()方法导出PyTorch版本的YOLOv8为ONNX格式 import torch dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640).cuda() model = ... # 加载训练好的YOLOv8 PyTorch模型实例 torch.onnx.export(model, dummy_input, "yolov8.onnx", opset_version=11) ``` #### 利用TensorRT进行优化 一旦拥有了ONNX格式的模型文件，则可以通过NVIDIA TensorRT来进行更深层次的优化处理。具体来说就是创建一个针对特定GPU架构进行了高度定制化的推理引擎，从而显著提升运行效率并减少延迟时间。 ```python from polygraphy.backend.trt import TrtRunner, CreateConfig with TrtRunner(CreateConfig(), 'yolov8.onnx') as runner: outputs = runner.infer(feed_dict={'images': input_data}) ``` #### Android端集成 当完成了上述准备工作之后，下一步就是在实际的目标平台上实现功能性的集成。这里以Android为例说明如何完成最后一步——即把经过TensorRT优化后的库以及应用程序打包在一起发布给用户使用[^4]。 - 将生成的`.so`动态链接库复制到项目对应的路径下； - 修改CMakeLists.txt配置文件引入外部依赖项； - 编写JNI接口桥接Java层调用本地代码逻辑； ```cpp // C++部分负责加载预训练权重参数并与输入图像数据交互计算检测框位置大小等信息 extern "C" JNIEXPORT void JNICALL Java_com_example_yolo_YoloNative_init(JNIEnv *env, jobject /* this */, jstring modelPath) { const char* path = env->GetStringUTFChars(modelPath, nullptr); // 初始化TensorRT推理上下文... } ```