最近在学习如何将yolo的项目部署到移动端的安卓手机上面，做一个学习的分享。部署的过程中遇到了很多问题，其中android studio的环境配置算是耗时最长的，经过一番曲折，并没有柳暗花明，最后部署的效果并不佳，不知道自己的过程哪里出现了问题，希望有大佬指点，以下是我的部署过程。
1.github下载yolov8的项目源码
https://github.com/ultralytics/ultralytics
https://github.com/ultralytics/ultralytics1.1 创建属于yolov8的虚拟环境
参考：【深度学习之YOLO8】环境部署_春马与夏的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/qq_43376286/article/details/131838647直接使用 pip install ultralytics就可以安装项目所需的所有包
1.2 下载官方的预训练权重https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8n.pthttps://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8n.pt1.3 yolov8训练自己的数据集
1.3.1 创建数据加载配置文件
1.3.2 训练自定义的数据
完成训练后会runs的weights目录下会生成最好的权重文件
2.模型转换
2.1 将pt文件转为onnx
2.1 将onnx文件转为ncnn格式
3.准备android项目
3.1 放置ncnn模型文件
3.2 修改yolo.cpp
3.2.1 修改调用的模型名格式
3.2.2 修改模型的输入输出层名字
3.2.3 如下修改成自己的类别名称
3.2.4 类别的数量
3.3 修改 yolov8ncnn.cpp
3.3.1 添加模型
3.3.2 添加如下：
3.4 strings.xml
部署效果
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