【YOLO部署Android安卓手机APP】YOLOv8部署到安卓及时目标检测辨认——官方
前言：本文首先讲解怎样直接利用官方训练好的模子部署到手机APP举行人脸检测，然后讲解怎样修改其他目标举行检测，以车辆检测为例举行讲解怎样训练自己的模子部署到手机APP。本文为详细设计/配置文档，包罗完整所需的环境配置搭建，项目工程配置步骤等，手把手记录利用pycharm和Android studio的工程开发过程，实现YOLO部署到安卓。实战开发，亲测无误。本项目实现了人脸检测和车辆检测，固然，以此你可以按照本项目开发步骤扩展更换为其他目标举行检测，比方更换为车牌、手势、人脸面部活动、人脸表情、火焰烟雾、行人、口罩、活动、水果、植物、农作物等等部署手机APP举行检测。
固然也可以更换其他YOLO系列，比方下一篇文章修改为基于YOLOv11
【YOLO部署Android安卓手机APP】YOLOv11部署到安卓及时目标检测辨认——以火焰烟雾目标检测辨认举例（可自界说更换其他目标）-CSDN博客https://csdnimg.cn/release/blog_editor_html/release2.3.7/ckeditor/plugins/CsdnLink/icons/icon-default.png?t=O83Ahttps://archie.blog.csdn.net/article/details/144168642?spm=1001.2014.3001.5502专栏列表与阐明（有工程源码下载链接等）
嵌入式人工智能项目+人工智能应用项目合集列表与专栏阐明——Excel合集列表目录查阅（持续更新）-CSDN博客https://csdnimg.cn/release/blog_editor_html/release2.3.7/ckeditor/plugins/CsdnLink/icons/icon-default.png?t=O83Ahttps://archie.blog.csdn.net/article/details/142345687演示视频：
目录
1.利用官方训练好的模子实现在手机APP上YOLOv8及时视频图像目标检测辨认——人脸检测
1.1 Android studio环境搭建先容
1.2 修改界面图标（也可不修改直接运行即可）
2.利用自己训练的模子实现在手机APP上YOLOv8及时视频图像目标检测辨认——以车辆检测举例
2.1 环境搭建先容
（1）python环境
（2）CMake
（3）pytorch
（4）yolo框架
（5）总的conda假造环境配置
（6）Android studio环境
2.2 pycharm项目工程配置
（1）数据集
（2）训练模子
（3）pt转onnx
（4）onnx转NCNN
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