libtorch是PyTorch的C++接口，它允许开发者在Android设备上进行深度学习模型的训练和推理。以下是一些使用libtorch在Android上成功实施的案例：
基于libtorch的yolov5目标检测网络实现
- 案例概述：yolov5是一种高效的目标检测框架，使用libtorch实现了在Android设备上的目标检测功能。
- 实现细节：该案例详细介绍了从数据集准备到网络结构实现、损失函数实现、训练代码实现，以及模型验证的全过程。
使用Java调用libtorch模型
- 案例概述：通过Java代码调用libtorch模型，展示了如何在Android应用中集成和运行深度学习模型。
- 实现细节：案例包括克隆官方提供的Android-demo-app项目，配置Android Studio以自动处理依赖项，并通过Java代码读取图片、加载模型并进行预测。
PyTorch移动端入门:HelloWorld应用部署与依赖配置
- 案例概述：通过一个简单的HelloWorld示例，展示了如何在Android Studio中集成和运行PyTorch模型。
- 实现细节：案例包括安装Android Studio，克隆官方的Android-demo-app项目，并在
build.gradle文件中配置项目依赖项，以及如何在代码中使用PyTorch进行图像处理。
在移动平台上无缝集成AI:Mediapipe LLM Demo移植到Kotlin Multiplatform
- 案例概述：将Mediapipe的LLM推理Demo移植到Kotlin Multiplatform，使其能在iOS和Android上无缝运行。
- 实现细节：案例展示了如何使用Kotlin Multiplatform开发跨平台应用，包括使用Gemma 1.2B模型进行大语言模型推理，以及在移动设备上实现低延迟的AI交互。
这些案例展示了libtorch在Android平台上的广泛应用和成功实施，为开发者提供了宝贵的经验和参考。