## 先完整阅读文档!!!
## 项目由来
1. 在调用深度学习训练好的AI模型时,如果使用python调用非常简单,甚至不用编写代码,大部分深度学习框架就是python编写的,自带有推理逻辑文件和方法
2. 但是不是每个同学都会python,不是每个项目都是python语言开发,不是每个岗位都会深度学习
3. 由于大部分服务器项目还是由java语言居多,之前java方向的同学也多,由于找遍全网也没有找到java调用AI模型的例子,
4. 所以特意编写一个java调用AI模型的方法(全网应该就这一份)。思路是通用的,只需要替换不同的模型即可达到不同效果
6. 极其轻量,两个依赖,一个java主文件即可运行
5. **不懂项目有什么用作?不知道用在什么地方?没关系,先下载运行看效果后立马就明白了!**
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## 紧接着下载运行看效果再研究代码,别忘记点star
1. 下载代码可直接运行主文件:`ObjectDetection_1_25200_n.java` , `ObjectDetection_n_7.java`,`ObjectDetection_1_n_8400.java` 都 **可以直接运行不会报错**
2. `CameraDetection.java`,是实时视频流识别检测,也可直接运行( **仅支持有摄像头的电脑或笔记本** ),三个文件完全独立,不互相依赖,如果有GPU帧率会更高,需要开启调用GPU。images目录下有视频文件也可以改为路径预览视频识别效果,根据视频实时识别demo,其他文件都可以改为实时识别
3. 多个主文件是为了支持不用网络结构的模型,即使是`onnx`模型,输出的结果参数也不一样,目前支持三种结构,下面有讲解
4. 可以封装为`http` `controller` `api`接口,也可以结合摄像头实时分析视频流,进行识别后预览和告警
5. 支持`yolov7` , `yolov5`和`yolov8`,`paddlepaddle`后处理稍微改一下也可以支持, **代码中自带的onnx模型仅仅为了演示,准确率非常低,实际应用需要自己训练**
6. 训练出来的模型成为基础模型,可以用于测试。生产环境的模型需要经过模型压缩,量化,剪枝,蒸馏,才可以使用(当然这不是java开发者的工作)。会提升视频华民啊帧率达到60-120帧左右。点击查看:[百度压缩模型工具](https://www.paddlepaddle.org.cn/tutorials/projectdetail/3949129),[基础概念](https://zhuanlan.zhihu.com/p/138059904),[参考文章](https://zhuanlan.zhihu.com/p/430910227)
6. 替换`model`目录下的onnx模型文件,可以识别检测任何物体(烟火,跌倒,抽烟,安全帽,口罩,人,打架,计数,攀爬,垃圾,开关,状态,分类,等等),有模型即可
7. **模型不是onnx格式怎么办?不要紧张,主流AI框架模型都可以转为onnx格式。怎么转?自己搜!**
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## ObjectDetection_1_25200_n.java
- `yolov5`
- **85**:每一行`85`个数值,`5`个center_x,center_y, width, height,score ,`80`个标签类别得分(不一定是80要看模型标签数量)
- **25200**:三个尺度上的预测框总和 `( 80∗80∗3 + 40∗40∗3 + 20∗20∗3 )`,每个网格三个预测框,后续需要`非极大值抑制NMS`处理
- **1**:没有批量预测推理,即每次输入推理一张图片
![输入图片说明](https://foruda.gitee.com/images/1690944300550600655/cdf2a2cb_1451768.png "屏幕截图")
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## ObjectDetection_n_7.java
- `yolov7`
- **Concatoutput_dim_0** :变量,表示当前图像中预测目标的数量,
- **7**:表示每个目标的七个参数:`batch_id,x0,y0,x1,y1,cls_id,score`
![输入图片说明](https://foruda.gitee.com/images/1690944320288742664/eb1cb2d9_1451768.png "屏幕截图")
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## ObjectDetection_1_n_8400.java
- `yolov8`
![输入图片说明](https://foruda.gitee.com/images/1692002728787198481/9b1b9a16_1451768.png "20230814164509.png")
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## 暂不直接支持输出结果是三个数组参数的模型(因为不常用)
- 但是这种结构模型可以导出为`[1,25200,85]`或`[n,7]`输出结构,然后就可以使用已有代码调用。
- **yolov5** :导出onnx时增加参数 `inplace=True,simplify=True`(ObjectDetection_1_25200_n.java)
- **yolov7** :导出onnx时增加参数 `grid=True,simplify=True`(ObjectDetection_1_25200_n.java) 或者 `grid=True,simplify=True,end2end=True`(ObjectDetection_n_7.java)
![输入图片说明](https://foruda.gitee.com/images/1691765789379434579/3c314f1c_1451768.png "屏幕截图")
![输入图片说明](https://foruda.gitee.com/images/1691766358544706096/1136ee49_1451768.png "屏幕截图")
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## ONNX
Open Neural Network Exchange(ONNX,开放神经网络交换)格式,是一个用于表示深度学习模型的标准,可使模型在不同框架之间进行转移.
是一种针对机器学习所设计的开放式的文件格式,用于存储训练好的模型。它使得不同的人工智能框架(如Pytorch,TensorFlow,PaddlePaddle,MXNet)可以采用相同格式存储模型数据并交互。 ONNX的规范及代码主要由微软,亚马逊 ,Facebook 和 IBM 等公司共同开发,以开放源代码的方式托管在Github.
## 图片效果
![输入图片说明](https://foruda.gitee.com/images/1691564940451414777/1d31975d_1451768.png)
![输入图片说明](https://foruda.gitee.com/images/1694145555693423340/2ca88755_1451768.png "微信截图_20230908115824.png")
![输入图片说明](https://foruda.gitee.com/images/1694145569499542993/0286d165_1451768.png "微信截图_20230908115840.png")
## 视频效果(必看)
- https://live.csdn.net/v/308058
- https://live.csdn.net/v/296613
- https://blog.csdn.net/changzengli/article/details/129661570
## 扫码加群
- 进群2小时内发运行代码截图,不然踢出群,真踢
![输入图片说明](https://foruda.gitee.com/images/1694145359039431785/ba582dfe_1451768.jpeg "微信图片_20230908115544.jpg")
## 有用链接
- https://blog.csdn.net/changzengli/article/details/129182528
- https://blog.csdn.net/xqtt29/article/details/110918397
- https://blog.csdn.net/changzengli/article/details/127904594
- 使用封装后的javacpp中的javacv 和 ffmpeg 也可以
## 使用GPU前提
- 安装对应版本的:cuda 和 cudnn,版本需要和自己电脑上的GPU型号对应,和项目无关
- 并测试是否安装成功,一定要测试
## 下个版本会增加目标跟踪功能
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
yolo-onnx-java-master.zip
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java:12个
png:7个
onnx:4个
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2023-09-15
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yolo-onnx-java-master
pom.xml 1KB
src
main
resources
lib
opencv-470-无用.jar 756KB
opencv_videoio_ffmpeg470_64.dll 25.02MB
car2.mp4 9.5MB
opencv_java470-无用.dll 103.3MB
model
helmet_n_7.onnx 23.05MB
helmet_1_25200_n.onnx 23.03MB
yolov7-tiny.onnx 23.82MB
yolov8s.onnx 42.76MB
java
cn
ck
ObjectDetection_1_n_8400.java 11KB
ObjectDetection_1_25200_n.java 10KB
utils
Test2.java 4KB
Letterbox.java 2KB
ImageUtil.java 4KB
Test1.java 4KB
CameraDetection.java 8KB
Tracking.java 11KB
ObjectDetection_n_7.java 6KB
domain
Detection.java 1KB
ODResult.java 2KB
config
ODConfig.java 2KB
LICENSE 11KB
.gitignore 29B
images
20230731102545.png 1.9MB
20230731211649.png 2.24MB
20230731211708.png 1.07MB
hard_hat_workers33.png 151KB
bus.jpg 476KB
20230810214652.png 2.32MB
hard_hat_workers4603.png 270KB
10230731212230.png 3.79MB
README.md 6KB
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枭玉龙
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