yolov5 android

Yolov5是一个在Android平台上进行目标检测的模型。该模型是由Ultralytics公司的开源产品开发的，由Glenn大佬等多名开发者参与开发和迭代。Yolov5基于Yolov4，并具有更快的检测速度和更高的准确率。

要在Android上使用Yolov5模型，可以按照以下步骤操作：

1. 首先，将.param和.bin文件放入nccn-android-yolov5-master工程的asserts目录中[1]。可以通过将工程切换到Android视图来找到asserts目录。

2. 在jni目录下打开文件，找到并修改网络结构。这里需要根据你训练的模型命名修改.names文件。

3. 使用Netron等工具打开.param参数文件，并将Reshape后面的1600、800、400改为-1。同时，确保.param文件中的Permute与后面的层次对应。

4. 最后，连接手机并启用USB调试功能，即可开始在Android上使用Yolov5进行目标检测。

需要注意的是，如果需要生成发布版的应用程序，还需要进行一些配置。默认的签名文件位于.android文件夹下的debug.keystore中，但这仅适用于测试阶段。如果要生成发布版的应用程序，需要进行相应的配置。

关于YOLO物体检测系列，包括YOLOV1、YOLOV2、YOLOV3、YOLOV4和YOLOV5，它们是一系列目标检测算法。这些算法在预测框、置信度、分类任务、回归任务、损失函数、置信度计算和非极大值抑制等方面有所不同。

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