安卓广告跳过 yolov5 ncnn方式集成

代码原地址: https://github.com/nihui/ncnn-android-yolov5
我在这里只是替换了模型信息,其余的内容基本没有修改。
原工程并没有写如何进行模型转换,模型转换可以参考这篇文章:https://blog.csdn.net/flyfish1986/article/details/116604907里面写的比较详细了。
这里简单的做个备份,不想跳转的可以直接参考下面的内容:

模型转换为ncnn格式

  1. 导出onnx
    bash
    python models/export.py --weights yolov5s.pt --img 320 --batch 1
  2. onnx-simplifer简化模型 bash
    python -m onnxsim yolov5s.onnx yolov5s-sim.onnx
  3. 专函为ncnn bash
    ./onnx2ncnn yolov5s-sim.onnx yolov5s.param yolov5s.bin
  4. 处理转ncnn产生的Unsupported slice step !
    1).处理YOLOv5的Focus模块,将多个slice节点转换为一个focus节点
    slices
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Yolov5 Android tf-lite方式集成

上一篇文章中提到的torchscript方式在手机上实际的检测效果差了很多,于是尝试了另外两种方式,第二种方式目前还有问题,所以就先不写了。这篇文章介绍的是第三种方法。zldrobit创建了一个ftlite的分支,https://github.com/zldrobit/yolov5.git。要使用这个方法文章中步骤也写的比较详细了。

1.克隆相关的分支:

git clone https://github.com/zldrobit/yolov5.git
cd yolov5
git checkout tf-android
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Android Skip Ads Android Project【截屏部分】

作为安卓自动跳过广告三部曲的第二部分,主要是实现系统截屏功能。继《Android Skip Ads Yolov5 Project》之后,下一步就是获取当前屏幕的截图,把截图传入分析引擎实现广告跳过按钮的识别,最后一步是按钮点击。

要在安卓系统上实现截图(截取整个屏幕,并且需要截取其他app的界面),通常有下面三个方法:

1.直接调用系统的截屏工具,需要root权限

adb shell screencap -p /sdcard/sreenshot1.png
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Android Skip Ads Yolov5 Project

YOLOv5 🚀 is a family of object detection architectures and models pretrained on the COCO dataset, and represents Ultralytics open-source research into future vision AI methods, incorporating lessons learned and best practices evolved over thousands of hours of research and development.

1. 环境搭建
自动广告跳过这个想法,不过由于各种原因一直没有实时。知道最近才又重新开始折腾这个东西,yolov5的安装这里就不再说明了,建议使用anaconda安装。我创建了一个conda环境可以直接下载之后通过conda安装:

# 1. conda 环境地址:https://anaconda.org/obaby/yolov5 
# 2. 下载对应操作系统的环境yml脚本 
# 3. 在Terminal 或者 an Anaconda Prompt内执行 
conda env create user/my-environment source activate my-environment

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 如果不想使用上面的安装方法可以参考:https://blog.csdn.net/oJiWuXuan/article/details/107558286 和https://github.com/ultralytics/yolov5 按照官方指导进行安装。

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