YOLOv8 在 Android 端集成实践
一、模型转换与优化
1.1 导出 TFLite（路线一）
1.2 导出 NCNN（路线二）
二、路线一：TFLite + CameraX（推荐新手）
2.1 环境配置
2.2 图像预处理
2.3 模型推理与后处理
三、路线二：NCNN + JNI（性能优先）
3.1 NDK / CMake 配置
3.2 JNI 层实现（修正版）
3.3 Kotlin 调用层
四、性能优化技巧
五、调试与测试
5.1 常见问题排查
5.2 验证工具
六、参考实现
总结
本文首发地址 http://h89.cn/archives/322.html
在 Android 端部署 YOLOv8 目前有两条主流技术路线，分别适用于不同场景：
方案
技术栈
难度
性能
适用场景
路线一
TFLite + CameraX
低
良好
快速上线、迭代频繁的业务
路