前言

YOLOv5编译安卓APP有不少参考博客及视频，但是参考编译的APP存在问题：APP运行时，检测框覆盖整个图像，满屏都是检测框。本文即解决该问题，并编译两种YOLOv5 APP。

编译onnx环境：
ubuntu18.04，pytorch1.7.1，python3.7，yolov5 3.0版本
编译APK环境：Windows 10

一、第一个YOLOv5 APP

1.参考链接

B站视频：在Android上运行YOLOv5目标检测
视频对应博客
知乎nihui-提供APP全是框解决方法

2.详细说明

1.先看视频，再看博客。视频详细讲解了Android Studio编译APP过程，对小白友好。博客详细介绍了如何制作自己数据的YOLOv5 APP。
2.编译protobuf库时，会有error提示，但是只要protoc --version能显示protobuf的版本号即可。Ubuntu下protobuf的安装、编译及注意事项 https://blog.csdn.net/old__captain/article/details/80472388
3.编译ncnn库，如果编译报错git相关，git init

3.APP检测时图像上全是框的解决方法

1.修改转换后的yolov5s.param
把yolov5s.param中reshape的0=6400/1600/400改成0=-1，共三处
在这里插入图片描述

2.修改yolov5ncnn_jni.cpp
Android Studio编译APP时，根据自己模型修改三个output节点ID
在这里插入图片描述
效果图

二、第二个YOLOv5 APP

1.参考链接

1.yolov5＞onnx＞ncnn＞apk
2.YOLOv5利用ncnn部署系列(二)
3.NCNN Yolov5 Android apk开发记录

2.详细说明

1.根据链接1和链接2完成best.pt转化为yolov5.param，每步转化过程结果如图所示。链接3和链接1/2的修改部分略有不同，我是按照链接1/2进行。
在这里插入图片描述
注意：

export.py转化时，会生成三个文件！如果最后报错“CoreML export failure: unexpected number of inputs for node x.2 (_convolution): 13”
根据https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/1667，pip install --upgrade coremltools升级包即可
./onnx2ncnn转化yolov5.param时用的是python -m onnxsim生成的简化后文件

3.APP检测时图像上全是框的解决方法

1.根据链接3改三个output节点ID
2.如果还全是检测框，三处reshape的0=6400/1600/400改成0=-1
效果图：
在这里插入图片描述

三、其他

1.APK打包

参考教程：Android Studio打包生成APK教程
注意：
第一次打包，必须创建password秘钥文件
第二次打包时删除上次生成的release文件夹，如果用上次生成的passward.jks报错"Cause: failed to decrypt safe contents entry: java.io.IOException: getSecretKey failed: Password is not ASCII"，把passward.jks删除重新生成秘钥文件