pose_demo_android

pose demo on android mobile based on PaddleDetection

本工程Android部分基于Paddle-Lite-Demo修改。

算法模型基于PaddleDetection的PP-TinyPose.

如欲获取更多详情，请点击链接至相应repo中查看。

APP安装体验

• Andoird APP下载体验
• 安装二维码：

下面部分为本工程使用介绍

要求

• Android
  • Android Studio 4.2；
  • adb调试工具；
  • Android手机或开发版；

安装

$ git clone https://github.com/zhiboniu/pose_demo_android

• Android
  • 打开Android Studio，在"Welcome to Android Studio"窗口点击"Open an existing Android Studio project"，在弹出的路径选择窗口中进入"image_classification_demo"目录，然后点击右下角的"Open"按钮即可导入工程
  • 通过USB连接Android手机或开发板；
  • 载入工程后，点击菜单栏的Run->Run 'App'按钮，在弹出的"Select Deployment Target"窗口选择已经连接的Android设备（连接失败请检查本机adb工具是否正常），然后点击"OK"按钮；
  • 由于Demo所用到的库和模型均通过app/build.gradle脚本在线下载，因此，第一次编译耗时较长（取决于网络下载速度），请耐心等待；

更新到最新的预测库

• Paddle-Lite项目：https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite
• 参考 Paddle-Lite文档，编译IOS预测库、Android和ARMLinux预测库
• 编译最终产物位于 build.lite.xxx.xxx.xxx 下的 inference_lite_lib.xxx.xxx

Android更新预测库

• 替换jar文件：将生成的build.lite.android.xxx.gcc/inference_lite_lib.android.xxx/java/jar/PaddlePredictor.jar替换demo中的Paddle-Lite-Demo/PaddleLite-android-demo/image_classification_demo/app/libs/PaddlePredictor.jar
• 替换arm64-v8a jni库文件：将生成build.lite.android.armv8.gcc/inference_lite_lib.android.armv8/java/so/libpaddle_lite_jni.so库替换demo中的Paddle-Lite-Demo/PaddleLite-android-demo/image_classification_demo/app/src/main/jniLibs/arm64-v8a/libpaddle_lite_jni.so
• 替换armeabi-v7a jni库文件：将生成的build.lite.android.armv7.gcc/inference_lite_lib.android.armv7/java/so/libpaddle_lite_jni.so库替换demo中的Paddle-Lite-Demo/PaddleLite-android-demo/image_classification_demo/app/src/main/jniLibs/armeabi-v7a/libpaddle_lite_jni.so.

代码结构介绍

主要源码位于工程pose_demo_android/app/src/main目录下，由三大部分组成java、cpp、assets。

• java: Android前端界面相关代码部分
• cpp: 算法实现相关代码
• assets: 模型存放位置

pose_demo_android/app/src目录结构如下：

src/
|-- main
    |-- java                                        Java源码（Andoird前端部分）
    |   `-- com.baidu.paddle.lite.demo
    |       |-- common
    |       `-- yolo_detection
    |-- cpp                                         C++ 源码（底层算法部分）
    |   |-- CMakeLists.txt                          编译文件
    |   |-- Native.h                                Jni高级类型数据格式转换辅助函数
    |   |-- Native.cc                               Cpp与Java交互Jni接口
    |   |-- Pipeline.h
    |   |-- Pipeline.cc                             算法整体Pipeline流程
    |   |-- Detector.h
    |   |-- Detector.cc                             检测模型实现
    |   |-- Detector_Kpts.h
    |   |-- Detector_Kpts.cc                        关键点模型实现
    |   |-- postprocess.h
    |   |-- postprocess.cc                          关键点后处理所需函数
    |   |-- pose_action.h
    |   |-- pose_action.cc                          动作识别相关代码
    |   |-- Utils.h
    |   `-- Utils.cc                                模型前处理及其他函数
    `-- assets
        |-- images                                  未使用
        |-- models
        |   `-- yolov3_mobilenet_v3_for_cpu
        |       |--model_det.nb                     检测模型文件
        |       `--model_keypoint.nb                关键点模型文件
        `-- labels
            `-- coco_labels_2014_2017.txt           coco labels文件，实际只用了第一类person

许可证书

本项目的发布受Apache 2.0 license许可认证。

贡献代码

我们非常欢迎你可以为PaddleDetection提供代码，也十分感谢你的反馈。

• 感谢Shigure19帮忙贡献Android前端代码。

引用

@misc{ppdet2021,
title={PaddleDetection, Object detection and instance segmentation toolkit based on PaddlePaddle.},
author={PaddlePaddle Authors},
howpublished = {\url{https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection}},
year={2021}
}