移动端模型嵌入 Android端嵌入篇

最新推荐文章于 2025-07-13 19:05:03 发布
最新推荐文章于 2025-07-13 19:05:03 发布
阅读量1k 收藏 8
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 人工智能 文章标签： TensorFlow lite 模型嵌入移动端
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u013037600/article/details/89469236
本文介绍了移动端深度学习框架的比较，重点关注Google的TensorFlow Lite。内容包括TensorFlow Lite的组件、模型部署方式以及Android端的模型嵌入流程，包括模型训练、冻结模型和转换为TensorFlow Lite模型的步骤。此外，还提到了TensorFlow Lite支持的运算符和转换注意事项。

1. 移动端深度学习框架比较

目前，移动端模型嵌入SDK 主要有 ：Google , Tensor Flow Mobile（19年不再维护）是在推出Tensor flow（简称TF）时同时推出的 Tensor Flow Mobile和2017年11月14日 Google I/O 2017大会上的推出的Tensor Flow Lite（开发者预览版,简称 TF Lite）；百度, 2017年9月25日发布MDL框架；腾讯，2017年7月NCNN框架正式开源和2018年5月8日开源FeatherCNN框架，小米,2018年6月28日发布框架MACE (Mobile AI Compute Engine )。

 1.1 开源框架对比

 

TF Lite

MDL

NCNN

FeatherCNN

MACE

CPU速度

整型快，浮点慢

浮点快

浮点快

浮点快

浮点快

GPU加速

支持

支持

不支持

不支持

支持

模型支持

Caffe、Keras、TF

Caffe

Caffe

Caffe

Caffe、TF、ONNX
<
最低0.47元/天 解锁文章

新学期VIP享超值加赠
AI模型部署到移动端原理与代码实战案例讲解
AI架构师小马
06-20 728
AI模型部署到移动端原理与代码实战案例讲解 1.背景介绍 随着人工智能技术的迅猛发展，AI模型在各个领域的应用越来越广泛。然而，如何将这些复杂的AI模型部署到资源受限的移动设备上，成为了一个重要的研究课题。移动端AI模型的部署不仅可以提升用户体验，还能实现实时处理和本地化数据分析，
谷歌 Gemma 3n 正式发布：端侧AI模型，小模型也有大实力
Code_流苏：在代码中寻诗意，在实践中觅真知
06-28 1211
Gemma 3n震撼登场，移动AI迎来新的发展？
机器学习模型嵌入Android App（上）
weixin_58222015的博客
04-22 825
主要思路：模型保存之后，通过Flask（轻量级web开发框架，让我们可以使用Python语言快速实现一个网站或Web服务）加载该模型，然后App调用该web界面。通过以上两个.py和一个.html即可将模型通过Flask加载到Web界面。这篇主要是记录将训练的SVM模型通过Flask加载到Web。
移动端设备本地部署大语言模型（LLM）
彩旗工作室的博客
07-13 930
随着隐私保护和低延迟需求增长，移动端本地离线部署大语言模型（LLM）成为智能助手和虚拟陪伴应用的重要方向。尽管设备计算和内存有限，通过模型量化、轻量化推理框架（如llama.cpp、cactus、mllm）和多模态技术，Android和iOS平台已实现多款开源本地推理项目，支持文本及部分视觉输入。相比之下，鸿蒙生态尚无成熟开源大模型离线方案，但具备AI框架MindSpore和离线语音组件。未来，随着硬件性能和国产AI项目发展，移动端多模态本地大模型部署将更普及，助力更智能、隐私安全的应用体验。
移动端深度学习模型搭建（示例、源码）
12-28
tensorflow的模型在移动端运行时往往需要进行模型压缩。这主要有于两方面的原因：1.模型过大不易加载和下载，运行时内存占用率太高。2. tensorflow的模型在训练的过程中可能为了训练会添加一些操作和节点，而tensorflow的移动端只专注于推理，这样在运行时就会产生一些内核不存在的错误。所以此时需要通过压缩来减少一些和输入及输出不相关的节点。
移动端网络模型总结
wonengguwozai的博客
06-10 670
移动端网络模型 SqueezeNet ICLR-2017-SqueezeNet-伯克利&斯坦福 背景：从block内部构件组合角度考虑，基于AlexNet网络做的相关改进 创新点： 将 3x3卷积替换成 1x1卷积(参数量减少了9倍) 减少 3x3 卷积的通道数(将3X3XMXN,中的输入通道M和输出通道N数量减少) 将降采样后置（提升精度，但该方式增加了计算量） 采用了模块化的卷积：Fire 模块。Fire模块主要包含两层卷积操作：一是采用1x1卷积核的squeeze层
移动端轻量级模型资料汇总
qq_42207153的博客
12-23 1999
目标检测模型 1,Yolo-Fastest, pth模型约1.3M 2,yoloV5n,onnx模型约7.2M 3,nanodet,ncnn模型约1.8M
AI模型部署：模型文件部署到ANDROID手机端
LANWENBING的专栏
07-09 1027
1. 首先需要将pth文件转为ncnn文件。
【模型解读】说说移动端基准模型MobileNets
hacker_long的专栏
10-08 1002
文章首发于微信公众号《与有三学AI》 【模型解读】说说移动端基准模型MobileNets 这是深度学习模型解读第4篇，本篇我们将介绍MobileNets。 作者&编辑| 言有三 01 概述 Google开发的MobileNets【1】是用于嵌入式平台计算机视觉应用的基准模型。MobileNets是流线型的架构，它使用depthwise sparable convolu...
yolo11笔记（3）——移动端部署自己的模型（GPU_cuda系列）
热门推荐
weixin_45569617的博客
08-21 3万+
1. 标注数据 标注文件参考我之前的文章2020年tensorflow定制训练模型笔记（2）——制作标签中的第二步“2.labelimg” 注意 有一点不一样！ 之前我们的数据保存的是xml格式，而yolo支持的是txt格式。 所以我们在保存的时候要点击下图红色选框，这样就能保存为txt格式。 2. 配置文件 配置文件路径 配置数据的yaml文件 配置模型的yaml文件 3. 开始训练 ...
《tensorflow训练好模型移植到android》教程 共66页（适合初学者，能很快上手），编译成APK，运行到Android客户端，包含两个实例
01-30
《tensorflow训练好模型移植到android》教程，共66页pdf格式文档（幻灯片形式），讲解清楚，能很快实现。涉及两个例子，第一个是将Tensor flow的实例编译成APK，安装运行到Android客户端，立即可以使用；第二个是自己训练Tensorflow模型，训练几千次之后，将训练好的模型（文档中给出了详细的模型训练，具体训练的图片安装说明再准备提供即可使用），编译成APK，安装运行到Android客户端。适合初学者，能很快上手。具体实验环境为 Mac OS 10.13.2；Tensorflow-master；androidsdk：api_level = 26, build_tools_version = "27.0.3"；androidndk：android-ndk-r12b，api_level=14 . 另外，第一个编译好的APK实例可以在http://download.youkuaiyun.com/download/wuxinxing1981/10232528上下载
深度学习：移动端图像分类模型
AIBAIKE的博客
08-14 1464
移动端精简模型主要有：mobilenet-v1/v2，nasnet，mnasnet，shufflenet，squeezenet 参考：https://blog.youkuaiyun.com/PeaceInMind/article/details/78079263 https://blog.youkuaiyun.com/qq_14845119/article/details/73648100...
移动端内嵌常用方法
AnlanJion的博客
05-07 1019
// js-md5 前端加密方法 （6种使用方法） // lib-flexible 解决移动端适配问题，将px 通过计算方式转化为rem // mockjs 配合axios模式后台接口数据 // qrcodejs2 vue中生成二维码 // qs是一个npm仓库管理包 有2种方式 1：qs.stringify 将对象转化成url格式 2：qs.parse 将url 解...
移动端轻量级模型开发谁更胜一筹，efficientnet、mobilenetv2、mobilenetv3、ghostnet、mnasnet、shufflenetv2驾驶危险行为识别模型对比开发测试
Together_CZ的博客
11-23 4157
移动端轻量级模型开发谁更胜一筹，efficientnet、mobilenetv2、mobilenetv3、ghostnet、mnasnet、shufflenetv2驾驶危险行为识别模型对比开发测试
【大模型开发】在移动端、边缘设备上部署精简版大模型的路径与方案
人工智能(AI)技术，大模型技术，深度学习，机器学习，计算机视觉，AI工具实践应用等分享
03-16 1664
以下内容将从整体思路与技术路径的角度出发，详细讨论如何在移动端或边缘设备上部署“精简版”大模型（例如轻量级语言模型、CV 模型等）。我们将涵盖模型的压缩与优化方法、主流部署框架、性能与资源平衡以及未来发展趋势，帮助读者形成系统的认知。
结合 Attention 重新思考移动端小模型中的基本模块
01-30 612
结合 Attention 重新思考移动端小模型中的基本模块
基于iframe的移动端嵌套
weixin_33873846的博客
12-04 2687
需求描述 上上周接到了新的项目，移动端需要做一个底部有五个导航，点击不同的导航页面主体显示不同的页面，其中两个页面是自己做，而另外三个页面是引用另外三个网址，其中两个网址为内部项目，另外一个为外部（涉及跨域）。 问题 考虑再三后最省时间成本的就是使用iframe，虽然在移动端使用，我的内心是很拒绝的，不过其他方案调研了下都不太符合现状。每...
unity数字孪生嵌入到android
最新发布
07-15
<think>我们正在讨论Unity数字孪生应用集成到Android平台的问题。数字孪生（Digital Twin）是一种通过数字化手段创建物理实体的虚拟映射的技术，在工业、建筑、物联网等领域有广泛应用。Unity作为强大的实时3D开发平台，常用于开发数字孪生应用。 ### Unity数字孪生Android集成步骤 1. **环境配置** - 确保已安装Unity Hub和Android Build Support模块。在Unity安装时选择Android Build Support，包括Android SDK/NDK和OpenJDK[^1]。 - 配置JDK、SDK路径：打开Unity → Edit → Preferences → External Tools，设置正确的JDK、SDK和NDK路径。 2. **项目设置** - 切换平台：File → Build Settings → 选择Android平台 → 点击Switch Platform。 - 设置Player Settings： - 修改Bundle Identifier（包名），例如：com.YourCompany.YourProduct。 - 指定Minimum API Level（通常至少为Android 8.0 Oreo/API Level 26）。 - 启用Internet权限（如果应用需要网络访问）：在Player Settings → Other Settings → Configuration → Internet Access 设置为Require。 3. **数字孪生功能实现** - Unity数字孪生通常依赖传感器数据、IoT设备通信等。在Android端，可通过以下方式获取数据： - 使用Unity的`AndroidJavaClass`调用Android原生API读取传感器数据。 - 通过WebSocket或MQTT协议与云端数字孪生平台通信。 - 示例：获取Android设备加速度传感器数据并发送到Unity场景： ```csharp // Unity C#脚本 public class AndroidSensor : MonoBehaviour { void Start() { #if UNITY_ANDROID && !UNITY_EDITOR AndroidJavaClass unityPlayer = new AndroidJavaClass("com.unity3d.player.UnityPlayer"); AndroidJavaObject currentActivity = unityPlayer.GetStatic<AndroidJavaObject>("currentActivity"); AndroidJavaObject sensorManager = currentActivity.Call<AndroidJavaObject>("getSystemService", "sensor"); // 注册传感器监听... #endif } } ``` 4. **构建APK/AAB** - 在Build Settings中勾选"Build to Device"，连接真机调试。 - 点击Build生成APK或Android App Bundle（AAB）。 ### 注意事项 - **性能优化**：移动设备资源有限，需优化3D模型（减少多边形数量、使用LOD）、压缩纹理。 - **数据安全**：数字孪生涉及敏感数据，建议使用HTTPS加密通信。 - **实时性要求**：高实时性场景可考虑使用Unity的实时渲染优化技术。 §§相关问题§§ 1. Unity数字孪生如何与云平台（如Azure Digital Twins）集成？ 2. 在Android设备上如何优化Unity数字孪生应用的性能？ 3. Unity数字孪生应用如何处理来自多个传感器的实时数据流？</think>### Unity数字孪生Android集成方法 将Unity数字孪生应用部署到Android平台需结合Unity的跨平台能力和Android原生特性，主要步骤如下： #### 1. **环境配置** - **Unity设置**： - 安装Android模块：通过Unity Hub添加`Android Build Support`（含SDK/NDK）[^1]。 - 切换目标平台：`File > Build Settings > Android > Switch Platform`。 - **Android配置**： - 在`Player Settings`中： - 设置包名（Bundle Identifier，如`com.company.appname`）。 - 指定最低API Level（推荐Android 8.0+）。 - 启用`Internet Access`权限（用于数据传输）。 #### 2. **数字孪生功能对接** - **数据通信**： - 使用**MQTT/WebSocket**连接云端数字孪生平台（如Azure Digital Twins）： ```csharp // Unity C#示例（使用MQTTnet库） var factory = new MqttFactory(); var client = factory.CreateMqttClient(); await client.ConnectAsync(options); // 连接云平台 ``` - 通过`AndroidJavaClass`调用原生API获取设备传感器数据（如GPS、陀螺仪）： ```csharp // 调用Android传感器 AndroidJavaObject sensorManager = currentActivity.Call<AndroidJavaObject>("getSystemService", "sensor"); AndroidJavaObject sensor = sensorManager.Call<AndroidJavaObject>("getDefaultSensor", 1); // 1=加速度计 ``` - **3D模型渲染**： - 优化移动端性能：使用轻量级Shader、启用LOD（Level of Detail）。 #### 3. **构建与部署** - 生成APK/AAB： - 在`Build Settings`中勾选`Build To Device`（连接真机调试）。 - 选择`Export Project`生成Android Studio工程（需进一步自定义时）。 - **关键配置**： - 在`AndroidManifest.xml`中添加权限（如摄像头、位置权限）。 - 启用`Multithreaded Rendering`（Project Settings > Player）提升帧率。 #### 4. **调试与优化** - 使用`Android Logcat`查看Unity日志： ```bash adb logcat -s Unity # 终端过滤Unity输出 ``` - 性能优化： - 限制物理更新频率：`Time.fixedDeltaTime = 0.02f;` - 使用AssetBundle动态加载资源，减少内存占用。 #### 注意事项 - **设备兼容性**：测试不同GPU（Mali/Adreno）的渲染表现。 - **数据安全**：用HTTPS加密传输敏感孪生数据[^2]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值