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

本文将介绍如何快速将YOLOv10 部署在搭载骁龙移动平台的手机/平板上。

本文所使用的软硬件：

硬件——高通芯片手机（8Gen2）

软件——AidLux 2.0

软件可以在各大Android应用商城或forum.aidlux.com下载

部署方法：

1. 使用Android手机/平板下载并安装AidLux 2.0 basic版

2. 网页端登录AidLux 的web界面

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浏览器输入该ip；

出现aidlux登录界面，输入密码：aidlxu（默认）即可。

3. 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。

4. 将转换后的yolov10模型放在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，写了对应的测试脚本。

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。

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。

6. 将被检测的图片放入images目录下

拖拽即可。

7. 执行aid-python3 run_test_tflite.py或aid-python3  run_test_onnx.py开始推理

在终端里输入相应代码，即可开始推理。

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做了相应的标记。