Insightface Android NPU

app/src/main目录结构

├─assets                                存放模型
├─java                                  Java代码
├─jni                                   C++代码
│  ├─algorithm                          SCRFD代码
│  ├─include                            
│  │  └─image                           图像处理代码
│  ├─opencv-mobile-3.4.15-android       OpenCV mobile     
│  │  
│  └─utility                            SCRFD涉及处理代码
├─jniLibs
│  ├─arm64-v8a                          64位Tengine Android动态库
│  └─armeabi-v7a                        32位支持TIM-VX的Tengine Android动态库

准备

0. Khadas VIM3开发板一套
1. 用 Android Studio 建立一个空白Android项目
2. 把按照交叉编译 Arm32/64 Android 版本和编译 Android 32bit 平台 教程编译好的so分别复制到Android项目中jniLibs目录中arm64-v8a和armeabi-v7a文件夹内
3. 把SCRFD模型模型复制到Android项目中assets目录
4. 把Tengine/demos/中的SCRFD涉及的代码复制到Android项目中的jni目录

编译环境搭建

参考Insightface-NPU/app/build.gradle

Android SDK

  minSdkVersion 24
  targetSdkVersion 30

Android NDK

  ndk {
      moduleName "tengine-lite"
      abiFilters "armeabi-v7a",'arm64-v8a'
      ndkVersion "21.4.7075529"
  }

Android OpenCV

下载opencv-mobile-3.4.15-android.zip，然后解压放入jni目录

TODO

• 针对Android手机性能优化

参考

1. Tengine
2. ncnn
3. opencv-mobile
4. ncnn-android-nanodet