ncnn神经网络计算框架在香橙派OrangePi 3 LTS开发板中的使用介绍

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1、 腾讯 ncnn 源码下载命令如下所示 
1) 第一种方法:下载 Orang Pi 百度云盘中提供的 ncnn.tar.gz 压缩包 
a) 从下面的百度云盘链接可以下载 ncnn.tar.gz 源码压缩包。进入 ncnn 文 件夹中就能看到 

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b) 下载完 ncnn.tar.gz 压缩包后,首先将 ncnn.tar.gz 上传到开发板 linux 系 统中 
c) 然后使用下面的命令解压 ncnn.tar.gz  


2) 第二种方法:使用 git 命令直接下载源码,但是如果不会解决开发板访问 github 的问题,是很难下载成功的。如果访问 github 没有问题,建议使用这 种方法,因为这种方式可以保证代码是最新的。 

 

2、然后安装依赖包

3、然后开始编译,ncnn 编译命令如下所示 

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说明:在没有任何散热措施的情况下,在开发板上直接编译 ncnn 大约需要 15 分钟, 请耐心等待编译完成。如果有加风扇来给开发板降温,速度应该会更快些。

4、ncnn 中有一些测试示例,比如 squeezenet 测试命令和结果如下所示 

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5、benchncnn 可以用来测试神经网络的推理性能,测试方法如下所示 
1) 编译生成的 benchncnn 可执行文件在如下路径中,注意下面的命令执行路 径为 ncnn 源码的顶层目录

2) 首先需要将 benchncnn 复制到 benchmark 目录中 

3) benchncnn 的使用方法如下所示 

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4) benchncnn 使用 cpu 测试结果如下所示 

a) Debian Bullseye Linux5.16 服务器版本系统测试结果 

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6、NanoDet 是一个速度超快和轻量级的移动端 Anchor-free 目标检测模型。测试方 法如下所示 
1)编译生成的 nanodet 可执行文件在如下路径中,注意下面的命令执行路径为 ncnn 源码上一级目录 

2) 首先新建一个 nanodet_demo 的文件夹 

3) 然后将编译生成的 nanodet 可执行程序复制到 nanodet_demo 文件夹中 

4)然后需要下载 nanodet 模型文件并上传到 nanodet_demo 文件夹中 
a) nanodet 模型文件下载地址如下所示  

b) 打开上面的链接,找 nanodet_m.bin 和 nanodet_m.param 这两个文件, 然后下载下来,再上传到开发板 Linux 系统的 nanodet_demo 文件夹中  

c) 此时 nanodet_demo 文件夹中应该有了下面的三个文件 

5)然后还需要将想检测的图片放在 nanodet_demo 文件夹中,比如下面这张有 很多车的图片(可以使用手机拍几张车流或者动物的图片) 

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6) 然后运行下面的命令就可以使用 nanodet 进行目标检测,car.jpg 请替换成 你的图片的名字

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7)检测完成的结果会保存在名为 image.png 的图片中 

8) 如果使用的是桌面版的 Linux 系统,可以直接打开 image.png 查看,如果使 用的是服务器版本的 Linux 系统,可以将 image.png 拷贝到电脑中查看, image.png 内容如下图所示,可以看到识别到的物体左上角会显示物体的种 类和可信度的百分比 

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7、为了方便测试benchncnn和 nanodet,我整理了一份只包含benchncnn和 nanodet的可执行文件以及测试需要的模型文件打包成一个 ncnn_test_demo.tar.gz 压缩包放 在百度云盘上面了,不需要下载编译 ncnn 的源码,使用这份可执行程序就可以直 接开始测试了

1)从下面的百度云盘链接可以下载 ncnn_test_demo.tar.gz 压缩包。进入 ncnn 文件夹中就能看到 

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2)下载完 ncnn_test_demo.tar.gz 压缩包后,首先将 ncnn_test_demo.tar.gz 压 缩包上传到开发板 linux 系统中

3)然后使用下面的命令解压 ncnn_test_demo.tar.gz 

4) 解压后进入 ncnn_test_demo 目录可以看到其中包含 benchncnn_demo 和 nanodet_demo 两个子文件夹,它们分别用来测试 benchncnn 和 nanodet 

5) 进入 benchncnn_demo 文件夹,然后运行./benchncnn 4 $(nproc) 0 -1 这个命 令就可以直接测试神经网络的推理性能 

6)进入 nanodet_demo 文件夹,然后运行./nanodet car.jpg 这个命令就可以直 接使用 nanodet 来检测 car.jpg 图片中的物体了,你也可以将想要检测的图 片放在 nanodet_demo 文件夹中,然后使用 nanodet 来检测 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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