在Java中使用YOLO模型的几种方式详解
作者：LeonDL168
Yolo是一种基于深度学习的目标检测算法,它可以在一张图像中同时检测出多个目标,并给出它们的位置和类别,相比于传统的目标检测算法,Yolo算法具有检测速度快、精度高等优点,本文给大家介绍了在Java中使用YOLO模型的几种方式,需要的朋友可以参考下
在Java中使用YOLO（You Only Look Once）目标检测模型，主要有以下几种方式，各有其特点和适用场景：
1. 使用Deeplearning4j（DL4J）
特点：纯Java深度学习框架，支持直接加载Darknet（YOLO原始框架）模型。
步骤：
- 转换模型：将YOLO的
.cfg和.weights文件转换为DL4J支持的格式（如.zip）。 - 依赖添加：
<dependency>
<groupId>org.deeplearning4j</groupId>
<artifactId>deeplearning4j-core</artifactId>
<version>1.0.0-beta7</version>
</dependency>
- Java代码示例：
// 加载模型
ComputationGraph model = ModelSerializer.restoreComputationGraph("path/to/model.zip");
// 图像预处理
INDArray image = ImagePreProcessingScaler.scaleImageToTensor("path/to/image.jpg", 416, 416);
// 模型预测
INDArray output = model.outputSingle(image);
// 后处理（解析边界框、置信度等）
List<Detection> detections = parseYOLOOutput(output);
优缺点：
- 优点：纯Java实现，无需外部依赖，适合集成到Java项目中。
- 缺点：性能可能不如原生框架，模型转换过程较复杂。
2. 通过OpenCV调用YOLO
特点：利用OpenCV的DNN模块直接加载预训练的YOLO模型。
步骤：
- 依赖添加：
<dependency>
<groupId>org.openpnp</groupId>
<artifactId>opencv</artifactId>
<version>4.5.5-1</version>
</dependency>
- Java代码示例：
// 加载OpenCV库
System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
// 加载YOLO模型
Net net = Dnn.readNetFromDarknet("yolov5.cfg", "yolov5.weights");
net.setPreferableBackend(Dnn.DNN_BACKEND_OPENCV);
net.setPreferableTarget(Dnn.DNN_TARGET_CPU);
// 读取图像并预处理
Mat image = Imgcodecs.imread("path/to/image.jpg");
Mat blob = Dnn.blobFromImage(image, 1/255.0, new Size(416, 416),
new Scalar(0,0,0), true, false);
// 前向传播
net.setInput(blob);
List<Mat> outputs = new ArrayList<>();
net.forward(outputs, getOutputsNames(net));
// 后处理
postProcess(image, outputs);
优缺点：
- 优点：OpenCV提供高效的图像处理能力，支持GPU加速（需配置CUDA）。
- 缺点：需安装OpenCV原生库，依赖管理较复杂。
3. 使用TensorFlow/ONNX部署YOLO
特点：将YOLO转换为TensorFlow或ONNX格式，通过Java API调用。
步骤：
- 转换模型：将YOLO模型转换为TensorFlow SavedModel或ONNX格式。
- 依赖添加（以ONNX Runtime为例）：
<dependency>
<groupId>ai.onnxruntime</groupId>
<artifactId>onnxruntime</artifactId>
<version>1.13.1</version>
</dependency>
- Java代码示例：
// 加载ONNX模型
OrtEnvironment env = OrtEnvironment.getEnvironment();
OrtSession session = env.createSession("yolov5.onnx", new OrtSession.SessionOptions());
// 图像预处理
float[][][][] input = preprocessImage("path/to/image.jpg");
// 模型推理
Map<String, OnnxTensor> inputs = new HashMap<>();
inputs.put("images", OnnxTensor.createTensor(env, input));
OrtSession.Result results = session.run(inputs);
// 后处理
processResults(results);
优缺点：
- 优点：TensorFlow/ONNX生态成熟，支持跨平台部署，可利用TensorRT加速。
- 缺点：模型转换需额外工具（如
ultralytics库），需了解不同框架的API。
4. 使用TensorRT Java API（高性能场景）
特点：针对NVIDIA GPU进行深度优化，适合高性能部署。
步骤：
- 转换模型：将YOLO转换为TensorRT引擎（
.engine）。 - 依赖添加：
<dependency>
<groupId>com.nvidia.developer</groupId>
<artifactId>tensorrt</artifactId>
<version>8.5.3.1</version>
</dependency>
- Java代码示例：
// 加载TensorRT引擎
Logger logger = new Logger();
Runtime runtime = Runtime.createRuntime(logger);
ICudaEngine engine = runtime.deserializeCudaEngine(ByteBuffer.wrap(Files.readAllBytes(Paths.get("yolov5.engine"))));
// 创建执行上下文并推理
IExecutionContext context = engine.createExecutionContext();
// 执行推理和后处理...
优缺点：
- 优点：极致的GPU性能，适合实时视频流处理。
- 缺点：仅支持NVIDIA GPU，部署环境要求高，开发复杂度大。
5. 通过REST API调用Python服务
特点：将YOLO模型封装为Python REST服务，Java通过HTTP调用。
步骤：
- Python服务端（Flask/FastAPI）：
from flask import Flask, request, jsonify
import cv2
import torch
app = Flask(__name__)
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')
@app.route('/detect', methods=['POST'])
def detect():
file = request.files['image']
img = cv2.imdecode(np.frombuffer(file.read(), np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)
results = model(img)
return jsonify(results.pandas().xyxy[0].to_dict())
- Java客户端：
HttpClient client = HttpClient.newHttpClient();
HttpRequest request = HttpRequest.newBuilder()
.uri(URI.create("http://localhost:5000/detect"))
.POST(MultipartBodyPublisher.of("image", Path.of("path/to/image.jpg")))
.build();
HttpResponse<String> response = client.send(request, BodyHandlers.ofString());
// 解析JSON结果
优缺点：
- 优点：避免Java直接处理复杂的深度学习依赖，分工清晰。
- 缺点：网络通信开销，依赖Python服务稳定性。
选择建议
- 初学者/轻量级应用：优先考虑OpenCV或REST API方式。
- 企业级Java项目：使用DL4J或ONNX Runtime，减少外部依赖。
- 高性能场景：TensorRT（GPU）或OpenCV（支持CUDA）。
根据具体需求权衡开发复杂度、性能和部署环境，选择最适合的方案。
以上就是在Java中使用YOLO模型的几种方式详解的详细内容，更多关于Java使用YOLO模型的资料请关注脚本之家其它相关文章！