yolo2/3模型移植到tensorflow的android-demo

把yolo2/3模型移植到tensorflow的android-demo上的过程

目标是把yolov3移植到手机上。先从简单的开始，就是在把yolov2移植到移动端，然后把yolov3移植过去。

环境是windows，中间不编译tf的so，jar包，直接使用已有的jar包，so库。

再此前对android demo的编译准备不在赘述。

1、先把yolov2的yolov2-tiny-voc.weights利用darkflow转换为pd文件。

命令是：python3 ./flow --model cfg/tiny-yolo-voc.cfg --load bin/yolov2-tiny-voc.weights --savepb

注意这里用的tiny-yolo-voc.cfg是darkflow代码中的cfg，不要使用从yolo代码中的yolov2-tiny-voc.cfg。

2、然后把转换后的pb文件，重新命名为graph-tiny-yolo-voc.pb，拷贝到assets目录下。

3、之后修改DetectorActivity.java文件，其目录在src/org/tensorflow/demo下。

修改内容，把MODE改成DetectorMode.YOLO：

private static final DetectorMode MODE = DetectorMode.YOLO;

如果要把labels修改为自己的类别则做如下2处修改：

private static final String[] LABELS = {

"xxx"};

private static final int NUM_CLASSES = 1; //自己的类别的个数

4、点击build apk，生成apk。

5、调整手机为开发者模式，点击AS下方的 monitor，查看手机是否连接成功。

6、点击AS的run 。

yolov3移植过程：

方法求证中，待验证。