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移动端TNN部署，摄像头实时捕获视频流进行检测。
iOS:
- Xcode 12.4
- macOS 11.2.3
- iPhone 6sp 13.5.1
Android:
- Android Studio 4.1.1
- Win10 20H2
- CPU:Qualcomm 710 GPU:Adreno 616
安卓已经增加权限申请，但如果还是闪退请手动确认下相关权限是否允许。
Android
从界面中选择需要测试的模型。iOS
从界面中选择需要测试的模型。
模型
| model | android | iOS | from | other |
|---|---|---|---|---|
| YOLOv5s | yes | yes | Github | NCNN |
| NanoDet | yes | yes | Github | NCNN MNN |
iOS:
- 如果缺少模型请从 "android_TNN_Demo\app\src\main\assets" 复制 .tnnproto 和 .tnnmodel 文件到 "iOS_TNN_Demo\TNNDemo\res" 下。
- iOS如果opencv2.framework有用到也需要重新下载并替换到工程。
- iOS默认使用的库为scripts/build_ios.sh编译生成。
Android：
- 由于手机性能、图像尺寸等因素导致FPS在不同手机上相差比较大。该项目主要测试TNN框架的使用，具体模型的转换可以去TNN官方查看转换教程。
- 由于opencv库太大只保留 arm64-v8a/armeabi-v7a 有需要其它版本的自己去官方下载。
- AS版本不一样可能编译会有各种问题，如果编译错误无法解决、建议使用AS4.0以上版本尝试一下。
由于TNN官方还处于开发阶段，不同时间版本可能会出现功能异常或速度差距比较大都是正常的(当前版本功能正常，但速度变慢了)。
懒人本地转换(不会上传模型): xxxx -> tnn
轻量级OpenCV:opencv-mobile
:art: 截图
| Android | iOS |
|---|---|
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Android
| YOLOv5s | NanoDet |
|---|---|
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iOS
| YOLOv5s | NanoDet |
|---|---|
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感谢: