Darknet yolo 在 android studio上的移植和实现

假期无事 跑了一下darknetyolo 看起来效果不错 经过一系列不懈优化 终于跑到1秒内了
主要步骤
安装NDK版本的android studio
其实现在 android studio已经非常完善了 NDK也不需要什么特别的设置 直接用即可

创建一个NDK过程
这里自己搞定吧 下一步的事情

添加darknet对应文件

添加Cmake路径和配置

我这边参考 Makefile 添加如下

#C Flag
set(CMAKE_C_FLAGS "${CMAKE_C_FLAGS} -Wall -Wno-unknown-pragmas -Wfatal-errors -fPIC")
set(CMAKE_LD_FLAGS "${CMAKE_LD_FLAGS} -lm -pthread -fopenmp")
 
#Cmakefilelist
file(GLOB darknet_files "src/main/cpp/darknet/src/*.c")
 
set(DARKNET_SRC_LISTS
    ${darknet_files}
    src/main/cpp/darknetlib.c
)
 
add_library( # Sets the name of the library.
             darknetlib
             # Sets the library as a shared library.
             SHARED
             # Provides a relative path to your source file(s).
             ${DARKNET_SRC_LISTS}
             )

添加JNI接口

添加完成后需要编写中间层JNI调用完成对接也就是 darknetlib.c这个文件初期我做的比较简单没有传递 bitmap 先传递了 文件path 然后调用官方程序代码如下很简单

jdouble
JNICALL
Java_com_example_chenty_demoyolo_Yolo_testyolo(JNIEnv *env, jobject obj, jstring imgfile)
{
    double time;
    const char *imgfile_str = (*env)->GetStringUTFChars(env, imgfile, 0);
 
    char *datacfg_str = "/sdcard/yolo/cfg/voc.data";
    char *cfgfile_str = "/sdcard/yolo/cfg/tiny-yolo-voc.cfg";
    char *weightfile_str = "/sdcard/yolo/weights/tiny-yolo-voc.weights";
    //char *imgfile_str = "/sdcard/yolo/data/dog.jpg";
    char *outimgfile_str = "/sdcard/yolo/out";
 
    time = test_detector(datacfg_str, cfgfile_str,
                  weightfile_str, imgfile_str,
                  0.2f, 0.5f, outimgfile_str, 0);
 
    (*env)->ReleaseStringUTFChars(env, imgfile, imgfile_str);
    return time;
}

此处函数传递进来的是需要转换文件的路径 然后执行深度网络 返回值我修改了下返回的是执行时间

Java部分

下面对java层进行添加和修改 和普通Jni差不多

public void yoloDetect(){
 
        new Thread(new Runnable() {
            public void run() {
                double runtime = testyolo(srcimgpath);
                Log.i(TAG, "yolo run time " + runtime);
                Message msg = new Message();
                msg.what = DETECT_FINISH;
                msg.obj = runtime;
                mHandler.sendMessage(msg);
            }
        }).start();
 
    }
 
public native double testyolo(String imgfile);

打包模型和释放

为了更加便于使用打包了模型文件 并将模型直接拷贝到SD卡这部分是android常规

public void exactresClick(View v){
        view_status.setText("exact model, please wait");
        copyFilesFassets(this, "cfg", "/sdcard/yolo/cfg");
        copyFilesFassets(this, "data", "/sdcard/yolo/data");
        copyFilesFassets(this, "weights", "/sdcard/yolo/weights");
        view_status.setText("exact model finish");
 
    }

执行结果还是比较满意的
在 小米6上可以跑到1秒左右一张的速度 因为没有使用neon 应该还有优化的空间

apk下载 https://pan.baidu.com/s/1qZbIdXU

CODE:

https://github.com/chentyjpm/DarknetDemoInAndroid/