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如图所示，YOLOv10 在准确性和效率方面都优于以前的YOLO版本和其他先进的模型。

本文将介绍如何快速将YOLOv10 部署在高通芯片的手机/平板上。

所使用的软硬件：
硬件——高通芯片手机（8Gen2）
软件——AidLux 2.0
软件可以在各大安卓应用商城或forum.aidlux.com下载

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部署方法

1.使用安卓手机/平板下载并安装AidLux 2.0 basic版

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2.网页端登录AidLux 的web界面

手机端打开aidlux，点击桌面的底部的cloud-ip应用（云朵图标），会出现网址ip；
在同一网络下，在pc浏览器上输入该ip进行访问；
出现aidlux登录界面，输入密码：aidlux（默认）即可。

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3.Aidlux应用中心下载aidlite-tflite

Tips：Aidlite是阿加犀提供的跨平台统一AI推理中间件，针对不同AI框架和不同AI芯片的调用进行了抽象，形成统一API，可实现模型推理实现的解耦合。

点击桌面的应用中心应用（A字图标），找到aidlite-tflite 点击安装。

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4.模型广场获取转换后的yolov10模型并放在aidlux目录下

Tips：示例模型是通过模型转换和优化工具aimo (aimo.aidlux.com)转换，并包含有对应的测试脚本。

可以直接在模型广场aiot.aidlux.com搜索yolov10获取模型文件。

打开桌面上的文件浏览器（左二，文本图标），将模型包拖拽到文件目录下即可。

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5.打开终端，解压模型压缩包，并进入文件夹

点击桌面终端应用（左一，代码图标），进行解压操作。

解压后文件结构：

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6.图片放入images目录下

将被检测图片拖拽入images目录即可。

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7.执行命令进行推理

在终端里执行aid-python3 run_test_tflite.py或aid-python3 run_test_onnx.py命令，即可运行推理

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8.结果生成图片位于redults目录下

在目录里可以看到原始图片打上了相应的标签。

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