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前言：本文首先讲解如何直接使用官方训练好的模型部署到手机APP进行人脸检测，然后讲解如何修改其他目标进行检测，以车辆检测为例进行讲解如何训练自己的模型部署到手机APP。本文为详细设计/配置文档，包含完整所需的环境配置搭建，项目工程配置步骤等，手把手记录使用pycharm和Android studio的工程开发过程，实现YOLO部署到安卓。实战开发，亲测无误。
本项目实现了人脸检测和车辆检测，当然，以此你可以按照本项目开发步骤扩展更换为其他目标进行检测，例如更换为车牌、手势、人脸面部活动、人脸表情、火焰烟雾、行人、口罩、行为、水果、植物、农作物等等部署手机APP进行检测。
当然也可以更换其他YOLO系列，例如下一篇文章修改为基于YOLOv11
【YOLO部署Android安卓手机APP】YOLOv11部署到安卓实时目标检测识别——以火焰烟雾目标检测识别举例（可自定义更换其他目标）-CSDN博客https://archie.blog.csdn/article/details/144168642?spm=1001.2014.3001.5502专栏列表与说明（有工程源码下载链接等）
嵌入式人工智能项目+人工智能应用项目合集列表与专栏说明——Excel合集列表目录查阅（持续更新）-CSDN博客https://archie.blog.csdn/article/details/142345687演示视频：
目录
1.使用官方训练好的模型实现在手机APP上YOLOv8实时视频图像目标检测识别——人脸检测
1.1 Android studio环境搭建介绍
1.2 修改界面图标（也可不修改直接运行即可）
2.使用自己训练的模型实现在手机APP上YOLOv8实时视频图像目标检测识别——以车辆检测举例
2.1 环境搭建介绍
（1）python环境
（2）CMake
（3）pytorch
（4）yolo框架
（5）总的conda虚拟环境配置
（6）Android studio环境
2.2 pycharm项目工程配置
（1）数据集
（2）训练模型
（3）pt转onnx
（4）onnx转NCNN
版权声明：本文标题：【YOLO部署Android安卓手机APP】YOLOv8部署到安卓实时目标检测识别——官方自训练模型YOLOv8人脸车辆等目标检测（可自定义更换其他目标）（完整工程资料源码等） 内容由网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：http://www.betaflare.com/biancheng/1740999073a2321744.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。
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