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1.模型训练
首先需要根据YOLOv8官方的代码来训练模型，可以自己训练自己的数据集，也可以直接使用通过COCO数据集训练好的模型
具体细节去这里：https://docs.ultralytics.com/
之后就是模型导出，在android上运行需要ncnn格式的模型，所以需要对其进行转换。
默认得到的文件格式为pt后缀，通过导出 - Ultralytics YOLOv8 文档可以得知训练后可以导出多种个数的模型文件。项目需要的是onnx文件再转换为ncnn文件，可以使用下面的代码将pt文件转换为onnx格式。
在转换前需要对项目源码作出一些修改，即把ultralytics项目中的下列函数修改为：
文件路径：ultralytics/ultralytics/nn/modules/block.py
文件路径：ultralytics/ultralytics/nn/modules/head.py
得到的文件类型为onnx格式，还需进一步转换为ncnn格式。使用一键转换 Caffe, ONNX, TensorFlow 到 NCNN, MNN, Tengine 即可。
2.Android开发
把导出的模型结合OpenCV-mobile库以及ncnn-android-vulkan库来进行开发，就可以得到最后的软件了。
- Author:Zhangsan
- URL:https://www.zhangsanpyq.top/article/SeeWorld%E6%89%8B%E6%9C%BAAPP
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