MediaPipe在Android GPU模式下使用类别白名单的崩溃问题分析

问题现象

在使用MediaPipe的Object Detection任务进行Android开发时，开发者发现当在GPU模式下设置setCategoryAllowlist方法时，应用会崩溃并抛出错误："Check failed: class_index_set_.values.size() == IsClassIndexAllowed(0) ? num_classes_ : num_classes_ - 1 (1 vs. 90) Only all classes >= class 0 or >= class 1"。而在CPU模式下，相同的代码却能正常工作。

技术背景

MediaPipe是Google开发的一个跨平台多媒体机器学习框架，Object Detection是其提供的一个核心功能，用于检测图像或视频中的物体。setCategoryAllowlist方法允许开发者指定只检测特定类别的物体，这在很多实际应用场景中非常有用，比如只需要检测"人"这一类别时，可以过滤掉其他无关的检测结果。

问题分析

从错误信息来看，这个问题出现在类别索引的验证阶段。错误提示表明系统期望的类别数量与实际设置的类别数量不匹配。具体表现为：

1. 当使用GPU加速时，MediaPipe内部对类别白名单的处理逻辑与CPU模式不同
2. 系统期望要么允许所有类别(索引从0开始)，要么允许除0之外的所有类别(索引从1开始)
3. 当开发者尝试只允许特定类别(如"person")时，GPU模式下的验证逻辑会失败

解决方案

目前可行的解决方案包括：

1. 使用CPU模式：虽然性能较低，但可以正常工作
2. 等待官方修复：这个问题已经被报告给MediaPipe团队，可能需要等待后续版本修复
3. 检查MediaPipe版本：确保使用的是最新版本(0.10.15或更高)，因为新版本可能已经修复了相关问题

开发建议

对于需要在Android设备上使用MediaPipe Object Detection的开发者，建议：

1. 在开发阶段先使用CPU模式进行功能验证
2. 如果必须使用GPU加速，暂时避免使用类别白名单功能
3. 关注MediaPipe的版本更新，及时获取最新的修复
4. 在Android 14及以上系统进行测试，因为新版MediaPipe对API level 34有更好的支持

这个问题展示了在移动设备上使用机器学习框架时可能遇到的平台特定问题，开发者在实现功能时需要充分考虑不同硬件加速模式下的行为差异。