”ncnn“ 的搜索结果

      它支持训练和推理，并通过TensorRT（NVidia GPU）和NCNN（ARM CPU）自动转换为嵌入式平台。 它实现了对图像，文本，时间序列和其他数据的有监督和无监督深度学习的支持，重点是简单性和易用性，测试以及与现有应用...

     ncnn数据加载，主要有两个函数，分别为Net::load_model(),Net::load_param(),这两个函数在net.cpp里面定义了，对于数据读取，最终是调用了，datareader.cpp实现的方法，因为在加载模型数据时，是先通过.param文件来...

     1、训练代码 # 训练我家小喵咪nora的照片 # 用的是yolov5 v6.1版本的ghost网络-->/models/hub/yolov5s-ghost.yaml # 训练请自己百度哈哈 2、导出onnx #在yolov5修改export.py，导出onnx模型，修改要添加模型为...

     yolov5s v6.2训练的pt模型，直接导tourchscript，然后时候ncnn里面的pnnx工具直接转换为ncnn。1.安装vunlkan 1.2.198.1版本，记得配置环境变量。2.安装Protobuf3.20.0版本。该内容还未完整，笔记内容，后期补充。

     ncnn 是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架。ncnn 从设计之初深刻考虑手机端的部署和使用。无第三方依赖，跨平台，手机端 cpu 的速度快于目前所有已知的开源框架。基于 ncnn，开发者能够将深度学习...

     本文记录ncnn神经网络前向计算框架(ncnn项目地址)加速效果的验证过程，进一步探究ncnn加速原理并学习利用ncnn框架自定义推理加速。流程使用pytorch实现的人脸识别网络参考代码地址)和对应预训练权重生成onnx格式中间...

     onnx2ncnn yolov7-0322.onnx yolov7.param yolov7.bin 优化模型 ncnnoptimize yolov7.param yolov7.bin yolov7_fp16.param yolov7_fp16.bin 65536

     如果我们想在手机端运行我们的深度学习模型需要...本文介绍了端侧深度学习模型部署流程(NCNN),在了解基本概念之后可以尝试运行NCNN官方demo实例，并根据自己需求进行改进，这样就可以在自己的手机上部署深度学习模型啦~

     该博客主要是在基于树莓派在ncnn的框架上进行部署尝试，主要使用resnet18的网络来进行部署，不过没有使用到vulkan加速优化

     ncnn 的仿射变换对于深度学习的预处理即小图变换进行了优化，速度可达到 OpenCV 的两倍。详细请参考 [opencv ncnn warpaffine 性能测试](https://zhuanlan.zhihu.com/p/355147243)。在具体实现方面，优点是简洁明快...

NCNN-Option_Paramdict

标签：   c++

     路径：src/Option.h 和 src/Option.cpp, src/paramdict.h 和 src/paramdict.cppOption是一个简单的配置类，Paramdic是网络层的配置参数，不同层有不同配置参数。

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