考虑到原始YOLOv5的模型计算量比较大，鄙人在YOLOv5s基础上，开发了一个非常轻量级的的人体检测模型yolov5s05_320。从效果来看，Android人体检测模型的检测效果还是可以的，高精度版本YOLOv5s平均精度平均值mAP_0.5:0.95=0.84354，而轻量化版本yolov5s05_416平均精度平均值mAP_0.5:0.95=0.76103左右。APP在普通Android手机上可以达到实时的检测识别效果，CPU(4线程)约30ms左右，GPU约25ms左右，基本满足业务的性能需求。

先展示一下Android Demo人体检测的效果

【Android APP体验】https://download.csdn.net/download/guyuealian/87441942

【项目源码下载】行人检测(人体检测)3：Android实现人体检测(含源码，可实时人体检测)

【尊重原创，转载请注明出处】https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128954615

更多项目《行人检测(人体检测)》系列文章请参考：

行人检测(人体检测)1：人体检测数据集(含下载链接):https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128821763
行人检测(人体检测)2：YOLOv5实现人体检测(含人体检测数据集和训练代码)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128954588
行人检测(人体检测)3：Android实现人体检测(含源码，可实时人体检测)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128954615
行人检测(人体检测)4：c++实现人体检测(含源码，可实时人体检测)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128954638

如果需要进行人像分割，实现一键抠图效果，请参考文章：《一键抠图Portrait Matting人像抠图 (C++和Android源码)》

2. 人体检测数据集说明

目前收集VOC，COCO和MPII数据集，总数据量约10W左右，可用于人体(行人)检测模型算法开发。这三个数据集都标注了人体检测框，但没有人脸框，考虑到很多项目业务需求，需要同时检测人脸和人体框；故已经将这三个数据都标注了person和face两个标签，以便深度学习目标检测模型训练。

关于人体检测数据集使用说明和下载，详见另一篇博客说明：《行人检测(人体检测)1：人体检测数据集(含下载链接)》行人检测(人体检测)1：人体检测数据集(含下载链接)_AI吃大瓜的博客-CSDN博客

3. 基于YOLOv5的人体检测模型训练

官方YOLOv5给出了YOLOv5l,YOLOv5m,YOLOv5s等模型。考虑到手机端CPU/GPU性能比较弱鸡，直接部署yolov5s运行速度十分慢。所以本人在yolov5s基础上进行模型轻量化处理，即将yolov5s的模型的channels通道数全部都减少一半，并且模型输入由原来的640×640降低到416×416或者320×320，该轻量化的模型我称之为yolov5s05。轻量化后的模型yolov5s05比yolov5s计算量减少了16倍，参数量减少了7倍。

下面是yolov5s05和yolov5s的参数量和计算量对比：

模型	input-size	params(M)	GFLOPs
yolov5s	640×640	7.2	16.5
yolov5s05	416×416	1.7	1.8
yolov5s05	320×320	1.7	1.1

yolov5s05和yolov5s训练过程完全一直，仅仅是配置文件不一样而已；碍于篇幅，本篇博客不在赘述，详细训练过程请参考： 《行人检测(人体检测)2：YOLOv5实现人体检测(含人体检测数据集和训练代码)》https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128954588

4.人体检测模型Android部署

（1）将PyTorch模型转换ONNX模型

训练好yolov5s05或者yolov5s模型后，你需要将模型转换为ONNX模型，并使用onnx-simplifier简化网络结构

# 转换yolov5s05模型Python export.py --weights "data/model/yolov5s05_320/weights/best.pt" --img-size 320 320# 转换yolov5s模型python export.py --weights "data/model/yolov5s_640/weights/best.pt" --img-size 640 640

GitHub： https://github.com/daquexian/onnx-simplifier
Install: pip3 install onnx-simplifier

（2）将ONNX模型转换为TNN模型

目前CNN模型有多种部署方式，可以采用TNN，MNN,NCNN，以及TensorRT等部署工具，鄙人采用TNN进行Android端上部署：

TNN转换工具：

（1）将ONNX模型转换为TNN模型，请参考TNN官方说明：TNN/onnx2tnn.md at master · Tencent/TNN · GitHub
（2）一键转换，懒人必备：一键转换 Caffe, ONNX, TensorFlow 到 NCNN, MNN, Tengine (可能存在版本问题，这个工具转换的TNN模型可能不兼容，建议还是自己build源码进行转换，2022年9约25日测试可用)

（3） Android端上部署模型

项目实现了Android版本的人体检测Demo，部署框架采用TNN，支持多线程CPU和GPU加速推理，在普通手机上可以实时处理。Android源码核心算法YOLOv5部分均采用C++实现，上层通过JNI接口调用

package com.cv.tnn.model;import android.graphics.Bitmap;public class Detector {    static {        System.loadLibrary("tnn_wrapper");    }        public static native void init(String model, String root, int model_type, int num_thread, boolean useGPU);        public static native FrameInfo[] detect(Bitmap bitmap, float score_thresh, float iou_thresh);}

如果你想在这个Android Demo部署你自己训练的YOLOv5模型，你可将训练好的Pytorch模型转换ONNX ，再转换成TNN模型，然后把TNN模型代替你模型即可。

（4）一些异常错误解决方法

TNN推理时出现：Permute param got wrong size

官方YOLOv5: GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite

如果你是直接使用官方YOLOv5代码转换TNN模型，部署TNN时会出现这个错误Permute param Got wrong size，这是因为TNN最多支持4个维度计算，而YOLOv5在输出时采用了5个维度。你需要修改model/yolo.py文件

export.py文件设置model.model[-1].export = True：

.....    # Exports    if 'torchscript' in include:        export_torchscript(model, img, file, optimize)    if 'onnx' in include:        model.model[-1].export = True  # TNN不支持5个维度,修改输出格式        export_onnx(model, img, file, opset, train, dynamic, simplify=simplify)    if 'coreml' in include:        export_coreml(model, img, file)    # Finish    print(f'\nExport complete ({time.time() - t:.2f}s)'          f"\nResults saved to {colorstr('bold', file.parent.resolve())}"          f'\nVisualize with Https://netron.app').....

TNN推理时效果很差，检测框一团麻

这个问题，大部分是模型参数设置错误，需要根据自己的模型，修改C++推理代码YOLOv5Param模型参数。

struct YOLOv5Param {    ModelType model_type;                  // 模型类型，MODEL_TYPE_TNN，MODEL_TYPE_NCNN等    int input_width;                       // 模型输入宽度，单位：像素    int input_height;                      // 模型输入高度，单位：像素    bool use_rgb;                          // 是否使用RGB作为模型输入（PS：接口固定输入BGR，use_rgb=ture时，预处理将BGR转换为RGB）    bool padding;    int num_landmarks;                     // 关键点个数    Netnodes InputNodes;                   // 输入节点名称    NetNodes OutputNodes;                  // 输出节点名称    vector anchors;    vector class_names;            // 类别集合};

input_width和input_height是模型的输入大小；vector anchors需要对应上，注意Python版本的yolov5s的原始anchor是

anchors:  - [ 10,13, 16,30, 33,23 ]  # P3/8  - [ 30,61, 62,45, 59,119 ]  # P4/16  - [ 116,90, 156,198, 373,326 ]  # P5/32

而yolov5s05由于input size由原来640变成320，anchor也需要做对应调整：

anchors:  - [ 5, 6, 8, 15, 16, 12 ]  # P3/8  - [ 15, 30, 31, 22, 30, 60 ]  # P4/16  - [ 58, 45, 78, 99, 186, 163 ]  # P5/32

因此C++版本的yolov5s和yolov5s05的模型参数YOLOv5Param如下设置

//YOLOv5s模型参数static YOLOv5Param YOLOv5s_640 = {MODEL_TYPE_TNN,      640,      640,      true,      true,      0,      {{{"images", nullptr}}}, //InputNodes      {{{"boxes", nullptr},   //OutputNodes        {"scores", nullptr}}},      {              {"434", 32, {{116, 90}, {156, 198}, {373, 326}}},              {"415", 16, {{30, 61}, {62, 45}, {59, 119}}},              {"output", 8, {{10, 13}, {16, 30}, {33, 23}}},      },      CLASS_NAME};//YOLOv5s05模型参数static YOLOv5Param YOLOv5s05_ANCHOR_416 = {MODEL_TYPE_TNN,               416,               416,               true,               true,               0,               {{{"images", nullptr}}}, //InputNodes               {{{"boxes", nullptr},   //OutputNodes                 {"scores", nullptr}}},               {                       {"434", 32,{{75, 58}, {101, 129}, {242, 212}}},                       {"415", 16, {{20, 40}, {40, 29}, {38, 77}}},                       {"output", 8, {{6, 8}, {10, 20}, {21, 15}}}, //               },               CLASS_NAME};//YOLOv5s05模型参数static YOLOv5Param YOLOv5s05_ANCHOR_320 = {MODEL_TYPE_TNN,               320,               320,               true,               true,               0,               {{{"images", nullptr}}}, //InputNodes               {{{"boxes", nullptr},   //OutputNodes                 {"scores", nullptr}}},               {                       {"434", 32, {{58, 45}, {78, 99}, {186, 163}}},                       {"415", 16, {{15, 30}, {31, 22}, {30, 60}}},                       {"output", 8, {{5, 6}, {8, 15}, {16, 12}}}, //               },               CLASS_NAME};

运行APP闪退：dlopen failed: library "libomp.so" not found

参考解决方法：解决dlopen failed: library “libomp.so“ not found_PKing666666的博客-CSDN博客_dlopen failed

5. 人体检测效果

【Android APP体验】https://download.csdn.net/download/guyuealian/87441942

APP在普通Android手机上可以达到实时的人体检测效果，CPU(4线程)约30ms左右，GPU约25ms左右，基本满足业务的性能需求。

6.项目源码下载

【Android APP体验】https://download.csdn.net/download/guyuealian/87441942

【项目源码下载】行人检测(人体检测)3：Android实现人体检测(含源码，可实时人体检测)

整套Android项目源码内容包含：

提供快速版yolov5s05人体检测模型，在普通手机可实时检测识别，CPU(4线程)约30ms左右，GPU约25ms左右
提供高精度版本yolov5s人体检测模型，CPU(4线程)约250ms左右，GPU约100ms左右
Demo支持图片，视频，摄像头测试
所有依赖库都已经配置好，可直接build运行，若运行出现闪退，请参考dlopen failed: library “libomp.so“ not found 解决。

更多项目《行人检测(人体检测)》系列文章请参考：

行人检测(人体检测)1：人体检测数据集(含下载链接):https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128821763
行人检测(人体检测)2：YOLOv5实现人体检测(含人体检测数据集和训练代码)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128954588
行人检测(人体检测)3：Android实现人体检测(含源码，可实时人体检测)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128954615
行人检测(人体检测)4：C++实现人体检测(含源码，可实时人体检测)：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128954638

来源地址：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128954615

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本文标题: 行人检测(人体检测)3：Android实现人体检测(含源码，可实时人体检测)

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