物体检测 App 介绍

它是使用 YOLOv5 进行对象检测的 Android 示例应用程序，使用 PyTorch 脚本化 YOLOv5 模型来检测使用该模型训练的 80 个物体对象。

YOLO（You Only Look Once）是最快和最受欢迎的对象检测模型之一，而YOLOv5 是最新版本 YOLO 的开源实现。

使用效果如下：

具体视频效果（点击下面链接查看）：

视频1 ，时长00:29

视频2，时长01:22

因为只训练了 80 个物体，有些识别效果还不够精确，但的确让人看到了它的厉害之处。

公众号 gongchengshi-note 回复：物体检测，就可快速下载体验，目前只提供了安卓版本。

移动端作为重要的使用场景，如果能将 Pytorch 训练好的模型应用于 Android 或 IOS 设备上，无疑能更好地促进 Pytorch 的发展。

Pytorch 在移动端也一直在探索，规范了从训练到移动部署以及可选模型优化步骤的典型工作流程，如下所示：

官网也提供了不少且有趣的示例应用，但都需要自己去编译处理，有兴趣的朋友可以尝试去编译看看，相信 Pytorch 会有更好地发展。

参考链接：

80 个训练的物体：https://github.com/ultralytics/yolov5/blob/master/data/coco.yaml

项目地址：https://github.com/pytorch/android-demo-app/tree/master/ObjectDetection