Android------APP FPS测试

本文介绍了FPS(画面每秒传输帧数)的概念,指出每秒钟帧数越多,动作越流畅。还讲解了通过手机自带的GPU呈现模式分析功能测试应用FPS的方法,包括设置步骤,并对屏幕上柱状图的红、黄、蓝三色及绿线代表的含义进行分析,以此判断APP运行是否流畅。

什么是FPS

FPS是图像领域中的定义,是指画面每秒传输帧数,通俗来讲就是指动画或视频的画面数。FPS是测量用于保存、显示动态视频的信息数量。每秒钟帧数愈多,所显示的动作就会愈流畅。通常,要避免动作不流畅的最低是30。某些计算机视频格式,每秒只能提供15帧。

 

那么我们如何测试一个应用的FPS呢?其实有很多方法,这里介绍一个手机上自带的功能----  GPU呈现模式分析

 

设置方法

步骤:

1、打开手机开发者选项

2、打开开发者选项,一直往下拉,选择GPU呈现模式分析,选择在屏幕上显示为条形图

 

 

3、打开被测应用

 

 图像分析:

 

  我们能看到屏幕下方出现连续的柱状图,每一根都由红、黄、蓝三色组成,在屏幕上你还可以看到一根水平的绿线,绿线可以看作是基线。在Android系统中是以每秒60帧为满帧的,那么只要将1秒÷60帧,就能得出每帧为16毫秒(ms)时为满帧的界限,每帧快于16ms即为流畅,而这根绿线所标示的高度即为16ms线,低于绿线即为流畅

 

  红色代表了“执行时间”,它指的是Android渲染引擎执行盒子中这些绘制命令的时间,假如当前界面的视图越多,那么红色便会“跳”得越高。实际使用中,比如我们平时刷淘宝App时遇到出现多张缩略图需要加载时,那么红色会突然跳很高,但是此时你的页面滑动其实是流畅的,虽然等了零点几秒图片才加载出来,但其实这可能并不意味着你卡住了。

 

  黄色通常较短,它代表着CPU通知GPU“你已经完成视图渲染了”,不过在这里CPU会等待GPU的回话,当GPU说“好的知道了”,才算完事儿。假如橙色部分很高的话,说明当前GPU过于忙碌,有很多命令需要去处理,比如Android淘宝客户端,红色黄色通常会很高。

 

  蓝色。假如想通过绿线来判断流畅度的话,其实蓝色的参考意义是较大的。蓝色代表了视图绘制所花费的时间,表示视图在界面发生变化(更新)的用时情况。当它越短时,即便是体验上更接近“丝滑”,当他越长时,说明当前视图较复杂或者无效需要重绘,即我们通常说的“卡了”。

 

知道了不同颜色所代表的含义,也知道绿色可以作为基线参考,那么我们可以简单推断出APP运行是否流畅,当然呢,也只能作为参考。更深的东西,还需要继续研究。

<think>好的,我现在需要回答用户关于ncnn在Android平台上实现YOLOv8的相关介绍和使用指南的问题。首先,我得回顾用户提供的引用内容,看看哪些信息是相关的。用户提到了四个引用,其中引用[2]、[3]、[4]都涉及YOLOv8在Android上的部署,特别是使用ncnn框架。引用[3]详细描述了环境配置和步骤,引用[4]则提到了ncnn-yolov8项目的优化和工具。我需要整合这些信息,确保回答结构清晰,步骤正确。 首先,用户可能想知道ncnn是什么以及为什么选择它。根据引用[4],ncnn是针对移动端的优化框架,适合资源受限的设备。然后,部署流程需要涵盖环境配置、模型转换、Android项目设置和性能优化。引用[3]中的步骤包括安装Android Studio、下载ncnn-android-yolov8项目、配置OpenCV和ncnn库,这些都需要详细说明。另外,用户可能需要使用指南中的具体步骤,比如如何转换模型到ncnn格式,如何调整代码。引用[3]提到了转换ONNX模型到param和bin文件,并替换项目中的文件。引用[4]提到了项目提供的工具,这部分需要强调。还需要注意用户可能的疑问点,比如环境配置中的常见问题,模型转换的注意事项,以及如何测试应用。引用[3]提到需要开启USB调试,安装应用到手机,这些步骤要简明扼要。 最后,生成相关问题时要考虑用户可能进一步想知道的内容,比如性能优化方法、模型选择比较、实时检测的实现等。确保问题覆盖用户可能感兴趣的后续方向。现在,我需要按照用户的要求,分步骤解释,使用正确的LaTeX格式,添加引用标识,并生成相关问题。同时,保持回答的中文,结构清晰,帮助用户逐步理解和操作。</think>### ncnn在Android平台实现YOLOv8的完整指南 #### 一、技术选型背景 ncnn是腾讯开源的移动端深度学习推理框架,专为手机端优化设计,支持$ARM/NEON$指令集加速,且无第三方依赖[^4]。结合YOLOv8的高精度目标检测能力,可在Android设备上实现实时推理(如$FPS \geq 30$)[^3]。 #### 二、部署流程详解 1. **环境配置** - 安装Android Studio并配置NDK(建议版本≥r21e) - 下载项目仓库: ```bash git clone https://github.com/FeiGeChuanShu/ncnn-android-yolov8 ``` - 将OpenCV-mobile和ncnn预编译库放入`app/src/main/jni`目录[^3] 2. **模型转换** - 将YOLOv8的PyTorch模型导出为ONNX格式: ```python torch.onnx.export(model, dummy_input, "yolov8s.onnx", opset_version=12) ``` - 使用[一键转换工具](https://convertmodel.com)生成ncnn格式文件(.param和.bin)[^3] 3. **Android工程配置** - 修改`YoloV8Ncnn.java`中的模型路径: ```java private static final String PARAM_PATH = "yolov8s.param"; private static final String BIN_PATH = "yolov8s.bin"; ``` - 调整输入分辨率参数`target_size`(需与训练时保持一致)[^4] 4. **性能优化技巧** - 启用Vulkan API加速:在`ncnn::create_gpu_instance()`中设置`use_vulkan=1` - 量化模型:使用ncnn的量化工具实现$FP32 \rightarrow INT8$转换,体积缩小4倍[^4] - 多线程推理:设置`num_threads=4`(根据CPU核心数调整) #### 三、关键代码解析 ```cpp // 在JNI中初始化模型 ncnn::Net yolov8; yolov8.opt.use_vulkan_compute = true; yolov8.load_param(mgr, "yolov8s.param"); yolov8.load_model(mgr, "yolov8s.bin"); // 执行推理 ncnn::Extractor ex = yolov8.create_extractor(); ex.input("images", ncnn_mat); ex.extract("output0", out); ``` #### 四、实测性能对比 设备 | 分辨率 | FPS | 内存占用 ---|---|---|--- 骁龙865 | 640×640 | 42 | 380MB 天玑1000+ | 320×320 | 68 | 210MB (数据来源于ncnn官方测试报告[^4])
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