Yolov8目标检测——在Android上部署Yolov8 tflite模型

2024-05-28 1382阅读

1. 简介

YOLOv8 是一种用于目标检测的深度学习模型，它是 YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本之一。YOLO 系列因其高效和准确性而在计算机视觉领域非常受欢迎，特别是在需要实时目标检测的应用中，如视频监控、自动驾驶汽车、机器人视觉等。

以下是 YOLOv8 的一些关键特点：

  • 实时性能：YOLOv8 旨在提供实时目标检测，即使在资源受限的设备上也能快速运行。
  • 准确性：YOLOv8 在多个标准数据集上展示了其准确性，能够检测图像中的多种对象。
  • 单阶段检测器：与多阶段检测器相比，YOLOv8 采用单阶段检测方法，这意味着它在网络的前向传播过程中只需一次即可完成检测任务。
  • 端到端对象识别：YOLOv8 能够同时预测边界框、对象类别和每个框的置信度。
  • 泛化能力：YOLOv8 在不同大小和形状的对象上都表现出良好的泛化能力。
  • 易于部署：YOLOv8 支持转换为不同的格式，如 TensorFlow Lite，使得它可以轻松部署在移动设备和嵌入式系统中。
  • 自定义训练：YOLOv8 允许用户使用自己的数据集进行自定义训练，以适应特定的检测任务。

  • 2.模型转换

    2.1 tflite模型

    TensorFlow Lite (tflite) 是一种用于移动和嵌入式设备上的机器学习模型的格式。它允许开发者将训练好的 TensorFlow 模型转换为一个更小、更快、更高效的格式，以便于在资源受限的环境中运行，比如智能手机和微控制器。

    • 模型优化：TensorFlow Lite 支持将模型量化，以减少模型的大小和提高运行效率。
    • 跨平台：tflite 模型可以在多种设备上运行，包括 Android、iOS 和一些嵌入式设备。
    • 实时性能：由于模型体积小，加载快，非常适合需要实时响应的应用，如图像识别、语音识别等。
    • 转换过程：TensorFlow 提供了工具来将 TensorFlow 模型（例如 SavedModel 或 HDF5）转换为 tflite 格式。
    • 硬件加速：tflite 支持一些硬件加速器，如 GPU、Edge TPU，可以进一步提高运行速度。
    • 使用 TensorFlow Lite Interpreter：在应用中，通常使用 TensorFlow Lite Interpreter 来加载和运行 tflite 模型。
    • 兼容性：tflite 模型与 TensorFlow.js 类似，但专为不同的运行环境设计。tflite 适用于移动和嵌入式设备，而 TensorFlow.js 适用于浏览器和 Node.js 环境。
    • 部署：在 Android 或 iOS 应用中，tflite 模型可以作为资源文件被打包和部署。
    • 更新和维护：tflite 模型可以像其他资源一样被更新，无需重新构建整个应用。

      2.2 Pytorch 格式转换为 tflite 格式

      YOLOv8 是以 pytorch 格式构建的。将其转换为 tflite，以便在 Android 上使用。

      安装 Ultralytics 框架

      使用 pip 安装 Ultralytics 框架，该框架包含了 YOLOv8：

      conda create -n yolov8 python=3.8
activate ylolv8
pip install ultralytics

      转换模型为 tflite 格式

      使用 Ultralytics 框架提供的 YOLO 类来加载 PyTorch 格式的 YOLOv8 模型，并导出为 tflite 格式：

        from ultralytics import YOLO
  model = YOLO('yolov8s.pt')  # 这里 'yolov8s.pt' 是模型权重文件
  model.export(format="tflite")

      这将生成一个 tflite 文件，例如 yolov8s_saved_model/yolov8s_float16.tflite。

      处理转换过程中的错误

      如果在转换过程中遇到错误，特别是与 TensorFlow 版本相关的问题，需要安装一个特定版本的 TensorFlow 来解决兼容性问题：

        pip install tensorflow==2.13.0

      3.创建项目

      3.1 创建项目

      创建一个安卓项目，语言选择Kotlin，如下图所示：

      Yolov8目标检测——在Android上部署Yolov8 tflite模型

      然后在 Android Studio 项目的 app 目录中创建一个 assets 目录（文件 → 新建 → 文件夹 → 资产文件夹），并将 tflite 文件（例如 yolov8s_float32.tflite）和 labels.txt 添加进去。labels.txt其中描述了 YOLOv8 模型的类别名称。

      1. 打开 Android Studio 项目。
      2. 在项目浏览器中，定位到 app 目录。
      3. 右键点击 app 目录，选择 New > Folder > Asset Folder。
      4. 输入文件夹名称 assets 并确认创建。
      5. 打开新创建的 assets 文件夹。
      6. 通过复制和粘贴的方式，将 yolov8s_float32.tflite 文件和 labels.txt 文件添加到此文件夹中。

      3.2 添加依赖

      将以下内容添加到 app/build.gradle.kts 中的依赖项以安装 tflite 框架。

      implementation("org.tensorflow:tensorflow-lite:2.14.0")
implementation("org.tensorflow:tensorflow-lite-support:0.4.4")

      导入所需的模块

      import org.tensorflow.lite.DataType
import org.tensorflow.lite.Interpreter
import org.tensorflow.lite.gpu.CompatibilityList
import org.tensorflow.lite.gpu.GpuDelegate
import org.tensorflow.lite.support.common.FileUtil
import org.tensorflow.lite.support.common.ops.CastOp
import org.tensorflow.lite.support.common.ops.NormalizeOp
import org.tensorflow.lite.support.image.ImageProcessor
import org.tensorflow.lite.support.image.TensorImage
import org.tensorflow.lite.support.tensorbuffer.TensorBuffer
import java.io.BufferedReader
import java.io.IOException
import java.io.InputStream
import java.io.InputStreamReader

      3.3 初始化模型

      private val modelPath = "yolov8s_float32.tflite"
private val labelPath = "labels.txt"
private var interpreter: Interpreter? = null
private var tensorWidth = 0
private var tensorHeight = 0
private var numChannel = 0
private var numElements = 0
private var labels = mutableListOf()
private val imageProcessor = ImageProcessor.Builder()
    .add(NormalizeOp(INPUT_MEAN, INPUT_STANDARD_DEVIATION))
    .add(CastOp(INPUT_IMAGE_TYPE))
    .build() // preprocess input
companion object {
    private const val INPUT_MEAN = 0f
    private const val INPUT_STANDARD_DEVIATION = 255f
    private val INPUT_IMAGE_TYPE = DataType.FLOAT32
    private val OUTPUT_IMAGE_TYPE = DataType.FLOAT32
    private const val CONFIDENCE_THRESHOLD = 0.3F
    private const val IOU_THRESHOLD = 0.5F
}

      初始化 tflite 模型。获取模型文件并将其传递给 tflite 的 Interpreter。选择推理使用的线程数。

      val model = FileUtil.loadMappedFile(context, modelPath)
val options = Interpreter.Options()
options.numThreads = 4
interpreter = Interpreter(model, options)

      从 Interpreter 获取 yolov8s 输入和输层：

      val inputShape = interpreter.getInputTensor(0).shape()
val outputShape = interpreter.getOutputTensor(0).shape()
tensorWidth = inputShape[1]
tensorHeight = inputShape[2]
numChannel = outputShape[1]
numElements = outputShape[2]

      3.4 从 label.txt 文件中读取类名称

      try {
    val inputStream: InputStream = context.assets.open(labelPath)
    val reader = BufferedReader(InputStreamReader(inputStream))
    var line: String? = reader.readLine()
    while (line != null && line != "") {
        labels.add(line)
        line = reader.readLine()
    }
    reader.close()
    inputStream.close()
} catch (e: IOException) {
    e.printStackTrace()
}

      3.5 对图像进行推理

      在 Android 应用中，输入是位图（Bitmap），需要根据模型的输入格式进行预处理：

      • 调整图片大小：将位图调整为模型所需的输入尺寸。YOLOv8 模型通常有固定的输入尺寸，例如 416x416 或 608x608。
      • 转换为张量：将调整大小后的位图转换为一个多维数组（张量），这是模型可以处理的格式。
      • 归一化像素值：将像素值从 0 到 255 归一化到 0 到 1 范围内。这通常通过将每个像素值除以 255 来实现。
      • 转换为模型的输入类型：根据模型的需要，将张量转换为特定的数据类型（如 float 或 uint8）。
      • 输入到 Interpreter：将预处理后的张量作为输入传递给 TensorFlow Lite Interpreter 进行推理。 
        import android.graphics.Bitmap;
import android.graphics.ImageFormat;
import org.tensorflow.lite.Interpreter;
import java.nio.ByteBuffer;
import java.nio.ByteOrder;
import java.nio.channels.WritableByteChannel;
// 假设 tflite 已经初始化，且 bitmap 是您要处理的位图
Bitmap bitmap
val resizedBitmap = Bitmap.createScaledBitmap(bitmap, tensorWidth, tensorHeight, false)
val tensorImage = TensorImage(DataType.FLOAT32)
tensorImage.load(resizedBitmap)
val processedImage = imageProcessor.process(tensorImage)
val imageBuffer = processedImage.buffer

        创建一个与模型输出层匹配的输出张量缓冲区，并将其与上面的输入 imageBuffer 一起传递给解释器以执行。

        val output = TensorBuffer.createFixedSize(intArrayOf(1 , numChannel, numElements), OUTPUT_IMAGE_TYPE)
interpreter.run(imageBuffer, output.buffer)

        3.6 处理输出

        输出框被视为 BoudingBox 类。这是一个具有类别、框和置信度级别的类。其中x1，y1 是起始点。x2， y2 是终点，cx， cy 是中心。w 宽度，h 是高度。

        data class BoundingBox(
    val x1: Float,
    val y1: Float,
    val x2: Float,
    val y2: Float,
    val cx: Float,
    val cy: Float,
    val w: Float,
    val h: Float,
    val cnf: Float,
    val cls: Int,
    val clsName: String
)

        提取置信度高于置信度阈值的框，在重叠的框中，留下置信度最高的框。（nms）

        private fun bestBox(array: FloatArray) : List? {
    val boundingBoxes = mutableListOf()
    for (c in 0 until numElements) {
        var maxConf = -1.0f        var maxIdx = -1        var j = 4        var arrayIdx = c + numElements * j
        while (j  maxConf) {
                maxConf = array[arrayIdx]
                maxIdx = j - 4
            }
            j++
            arrayIdx += numElements
        }
        if (maxConf > CONFIDENCE_THRESHOLD) {
            val clsName = labels[maxIdx]
            val cx = array[c] // 0            val cy = array[c + numElements] // 1            val w = array[c + numElements * 2]
            val h = array[c + numElements * 3]
            val x1 = cx - (w/2F)
            val y1 = cy - (h/2F)
            val x2 = cx + (w/2F)
            val y2 = cy + (h/2F)
            if (x1  1F) continue            if (y1  1F) continue            if (x2  1F) continue            if (y2  1F) continue
            boundingBoxes.add(
                BoundingBox(
                    x1 = x1, y1 = y1, x2 = x2, y2 = y2,
                    cx = cx, cy = cy, w = w, h = h,
                    cnf = maxConf, cls = maxIdx, clsName = clsName
                )
            )
        }
    }
    if (boundingBoxes.isEmpty()) return null    return applyNMS(boundingBoxes)
}
private fun applyNMS(boxes: List) : MutableList {
    val sortedBoxes = boxes.sortedByDescending { it.cnf }.toMutableList()
    val selectedBoxes = mutableListOf()
    while(sortedBoxes.isNotEmpty()) {
        val first = sortedBoxes.first()
        selectedBoxes.add(first)
        sortedBoxes.remove(first)
        val iterator = sortedBoxes.iterator()
        while (iterator.hasNext()) {
            val nextBox = iterator.next()
            val iou = calculateIoU(first, nextBox)
            if (iou >= IOU_THRESHOLD) {
                iterator.remove()
            }
        }
    }
    return selectedBoxes
}
private fun calculateIoU(box1: BoundingBox, box2: BoundingBox): Float {
    val x1 = maxOf(box1.x1, box2.x1)
    val y1 = maxOf(box1.y1, box2.y1)
    val x2 = minOf(box1.x2, box2.x2)
    val y2 = minOf(box1.y2, box2.y2)
    val intersectionArea = maxOf(0F, x2 - x1) * maxOf(0F, y2 - y1)
    val box1Area = box1.w * box1.h
    val box2Area = box2.w * box2.h
    return intersectionArea / (box1Area + box2Area - intersectionArea)
}

        将获得 yolov8 的输出。

        val bestBoxes = bestBox(output.floatArray)

        将输出框绘制到图像上

        fun drawBoundingBoxes(bitmap: Bitmap, boxes: List): Bitmap {
    val mutableBitmap = bitmap.copy(Bitmap.Config.ARGB_8888, true)
    val canvas = Canvas(mutableBitmap)
    val paint = Paint().apply {
        color = Color.RED
        style = Paint.Style.STROKE
        strokeWidth = 8f
    }
    val textPaint = Paint().apply {
        color = Color.WHITE
        textSize = 40f
        typeface = Typeface.DEFAULT_BOLD
    }
    for (box in boxes) {
        val rect = RectF(
            box.x1 * mutableBitmap.width,
            box.y1 * mutableBitmap.height,
            box.x2 * mutableBitmap.width,
            box.y2 * mutableBitmap.height
        )
        canvas.drawRect(rect, paint)
        canvas.drawText(box.clsName, rect.left, rect.bottom, textPaint)
    }
    return mutableBitmap
}

        运行结果：

        Yolov8目标检测——在Android上部署Yolov8 tflite模型

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