假期無事 跑了一下darknetyolo 看起來效果不錯 經過一系列不懈優化 終於跑到1秒內了

主要步驟

安裝NDK版本的android studio

其實現在 android studio已經非常完善了 NDK也不需要什麼特別的設定 直接用即可

建立一個NDK過程

這裡自己搞定吧 下一步的事情

新增darknet對應檔案

新增Cmake路徑和配置

我這邊參考 Makefile 新增如下

#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}
             )
 

新增JNI介面

新增完成後需要編寫中間層JNI呼叫完成對接也就是 darknetlib.c這個檔案初期我做的比較簡單沒有傳遞 bitmap 先傳遞了 檔案path 然後呼叫官方程式程式碼如下很簡單

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;
}
 

此處函式傳遞進來的是需要轉換檔案的路徑 然後執行深度網路 返回值我修改了下返回的是執行時間

Java部分

下面對java層進行新增和修改 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);
 

打包模型和釋放

為了更加便於使用打包了模型檔案 並將模型直接拷貝到SD卡這部分是android常規

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");

    }

執行結果還是比較滿意的

在 小米6上可以跑到1秒左右一張的速度 因為沒有使用neon 應該還有優化的空間

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

CODE:

續YoloV3