CNNdroid

CNNdroid 是一个用于在 Android 设备上执行已训练卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）的开源库。

CNNdroid 的主要特性如下：

• 支持几乎所有类型的 CNN 层。
• 兼容由常用桌面/服务器端深度学习库（如 Caffe、Torch 和 Theano）训练的 CNN 模型。（开发者可使用提供的脚本轻松将训练好的模型转换为 CNNdroid 格式。）
• 易于配置并集成到任何 Android SDK 应用中，无需额外软件依赖。
• 用户可指定最大内存使用量。
• 支持对部分 CNN 层进行 GPU 或 CPU 加速。
• 自动性能调优。
• 在当前移动设备上最高可达 60 倍加速和 130 倍能耗节省。

有关本库的更多信息及安装指南，请参阅 [用户指南](CNNdroid Complete Developers Guide and Installation Instruction.pdf)。

若本项目对您的研究有所帮助，请在您的出版物中引用 CNNdroid：

@inproceedings{cnndroid2016,
 author = {Latifi Oskouei, Seyyed Salar and Golestani, Hossein and Hashemi, Matin and Ghiasi, Soheil},
 title = {CNNdroid: GPU-Accelerated Execution of Trained Deep Convolutional Neural Networks on Android},
 booktitle = {Proceedings of the 2016 ACM on Multimedia Conference},
 series = {MM '16},
 year = {2016},
 location = {Amsterdam, The Netherlands},
 pages = {1201--1205}
}

CNNdroid 快速上手指南

环境准备

• 系统要求：Android 4.1（API 16）及以上设备
• 开发环境：Android Studio + Android SDK（无需额外依赖）
• 模型来源：支持从 Caffe、Torch 或 Theano 训练的模型转换而来
• 推荐配置：支持 GPU 加速的 Android 设备以获得最佳性能（最高可达 60 倍加速和 130 倍节能）

注：暂无官方中国镜像源，建议使用国内 Maven 仓库（如阿里云）加速 Android 项目构建。

安装步骤

1. 下载 CNNdroid 库文件（.jar 或 .aar）并放入你的 Android 项目 libs/ 目录。
2. 在 app/build.gradle 中添加依赖：

dependencies {
    implementation files('libs/cnndroid.jar')
}

3. （可选）如需从 Caffe/Torch/Theano 转换模型，请运行项目提供的 Python 脚本：

python convert_caffe_to_cnndroid.py your_model.caffemodel output.cnndroid

4. 同步 Gradle 并构建项目。

基本使用

在你的 Activity 或自定义类中加载并执行模型：

import org.cnndroid.CNNdroid;

// 初始化 CNNdroid 引擎
CNNdroid cnn = new CNNdroid();

// 加载预转换的模型文件（放在 assets/ 或指定路径）
cnn.loadModel(getAssets().open("model.cnndroid"));

// 准备输入数据（例如 224x224 RGB 图像）
float[] inputData = loadImageAsFloatArray("image.jpg");

// 执行推理
float[] output = cnn.forward(inputData);

// 获取结果（如分类概率）
Log.d("CNNdroid", "Prediction: " + Arrays.toString(output));

提示：首次运行时库会自动优化性能，后续推理将显著提速。可通过 cnn.setMaxMemoryUsage(512) 限制最大内存占用（单位 MB）。