Build sample addon in android5.1.1

I met error when try to build sample sdk addon after I downloaded android5.1.1:

make -j8 PRODUCT-sample_addon-sdk_addon


... make: * No rule to make target images/source.properties', needed byout/host/linux-x86/obj/SDK_ADDON/platform_library_intermediates/platform_library-eng.tonywu-linux-x86-img'. Stop. make: * Waiting for unfinished jobs....


When searching source code,found file build/core/tasks/sdk-addon.mk where source.properties is define,but $(PRODUCTS.$(INTERNAL_PRODUCT).PRODUCT_SDK_ADDON_SYS_IMG_SOURCE_PROP) is not set,so guess we should define PRODUCT_SDK_ADDON_SYS_IMG_SOURCE_PROP

64# Files copied in the system-image directory
65files_to_copy += \
66	$(addon_dir_img):$(BUILT_SYSTEMIMAGE):images/$(TARGET_CPU_ABI)/system.img \
67	$(addon_dir_img):$(BUILT_USERDATAIMAGE_TARGET):images/$(TARGET_CPU_ABI)/userdata.img \
68	$(addon_dir_img):$(BUILT_RAMDISK_TARGET):images/$(TARGET_CPU_ABI)/ramdisk.img \
69	$(addon_dir_img):$(PRODUCT_OUT)/system/build.prop:images/$(TARGET_CPU_ABI)/build.prop \
70	$(addon_dir_img):$(target_notice_file_txt):images/$(TARGET_CPU_ABI)/NOTICE.txt \
71	$(addon_dir_img):$(PRODUCTS.$(INTERNAL_PRODUCT).PRODUCT_SDK_ADDON_SYS_IMG_SOURCE_PROP):images/source.properties

Final Solution:

make 2 changes on top of AOSP code:
1.Create file source.properties under device/sample/sdk_addon
2.Add one line in sample_addon.mk:
`enter code here`PRODUCT_SDK_ADDON_SYS_IMG_SOURCE_PROP := $(LOCAL_PATH)/source.properties
It's so annoying to met such error as google should have fixes such issues!!


动物目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:动物目标检测数据集 图片数量: - 训练集:9,134张图片 - 验证集:1,529张图片 - 测试集:1,519张图片 总计:12,182张图片 分类类别: Bear(熊)、Cat(猫)、Cattle(牛)、Chicken(鸡)、Deer(鹿)、Dog(狗)、Elephant(大象)、Horse(马)、Monkey(猴子)、Sheep(绵羊) 标注格式: YOLO格式,包含归一化坐标的边界框和数字编码类别标签,支持目标检测模型开发。 数据特性: 涵盖俯拍视角、地面视角等多角度动物影像,适用于复杂环境下的动物识别需求。 二、适用场景 农业智能监测: 支持畜牧管理系统开发,自动识别牲畜种类并统计数量,提升养殖场管理效率。 野生动物保护: 应用于自然保护区监控系统,实时检测特定动物物种,辅助生态研究和盗猎预警。 智能养殖设备: 为自动饲喂系统、健康监测设备等提供视觉识别能力,实现精准个体识别。 教育研究工具: 适用于动物行为学研究和计算机视觉教学,提供标准化的多物种检测数据集。 遥感图像分析: 支持航拍图像中的动物种群分布分析,适用于生态调查和栖息地研究。 三、数据集优势 多物种覆盖: 包含10类常见经济动物和野生动物,覆盖陆生哺乳动物与家禽类别,满足跨场景需求。 高密度标注: 支持单图多目标检测,部分样本包含重叠目标标注,模拟真实场景下的复杂检测需求。 数据平衡性: 经分层抽样保证各类别均衡分布,避免模型训练时的类别偏差问题。 工业级适用性: 标注数据兼容YOLO系列模型框架,支持快速迁移学习和生产环境部署。 场景多样性: 包含白天/夜间、近距离/远距离、单体/群体等多种拍摄条件,增强模型鲁棒性。
数据集介绍:农场与野生动物目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:农场与野生动物目标检测数据集 图片规模: - 训练集:13,154张图片 - 验证集:559张图片 - 测试集:92张图片 分类类别: - Cow(牛):农场核心牲畜,包含多种姿态和场景 - Deer(鹿):涵盖野外环境中的鹿类目标 - Sheep(羊):包含不同品种的绵羊和山羊 - Waterdeer(獐):稀有野生动物目标检测样本 标注格式: YOLO格式标准标注,含精确边界框坐标和类别标签 数据特征: 包含航拍、地面拍摄等多视角数据,适用于复杂环境下的目标检测任务 二、适用场景 智慧农业系统开发: 支持畜牧数量统计、牲畜行为监测等农业自动化管理应用 野生动物保护监测: 适用于自然保护区生物多样性监测系统的开发与优化 生态研究数据库构建: 为动物分布研究提供标准化视觉数据支撑 智能畜牧管理: 赋能养殖场自动化监控系统,实现牲畜健康状态追踪 多目标检测算法验证: 提供跨物种检测基准,支持算法鲁棒性测试 三、数据集优势 多场景覆盖能力: 整合农场环境与自然场景数据,包含光照变化、遮挡等真实场景 精确标注体系: - 经专业团队双重校验的YOLO格式标注 - 边界框精准匹配动物形态特征 数据多样性突出: - 包含静态、动态多种动物状态 - 涵盖个体与群体检测场景 任务适配性强: - 可直接应用于YOLO系列模型训练 - 支持从目标检测扩展到行为分析等衍生任务 生态研究价值: 特别包含獐等稀有物种样本,助力野生动物保护AI应用开发
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