开源项目介绍 ｜ ncnn-神经网络推理框架
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开源项目介绍
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ncnn项目介绍
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。基于 ncnn，开发者能够将深度学习算法轻松移植到手机端高效执行，开发出人工智能 APP，将 AI 带到你的指尖。
ncnn项目导师介绍
倪辉
ncnn作者
导师寄语：
ncnn是业界知名的AI推理框架，社区支持很好，参与研发是能学到知识和技术的，导师会很耐心帮助你的，对吧对吧！
ncnn相关资料
????ncnn项目地址：https://github.com/Tencent/ncnn
????ncnn开发的超赞项目集：
https://github.com/zchrissirhcz/awesome-ncnn
????如何贡献代码：https://gist.github.com/nihui/17c06998c59cb7d84bb327e70bd187f3
????学习文档：
https://github.com/Tencent/ncnn/wiki/faq
https://github.com/Tencent/ncnn/wiki
????ncnn模型部署、使用教学、源码解读：
https://www.zhihu.com/search?q=ncnn&type=content
Welcome to advocate your proposal !
欢迎发出您的提案！
ncnn项目实战任务
（具体任务以实战阶段导师布置为准）
编程任务
项目（一）：
ncnn MacOS 和 iOS 平台的 Mat 转换
Brief Explanation:
android Bitmap 对象的转换函数已经有了，但对应的 MacOS 和 iOS 的转换函数还没有。我们提议本项目，为 MacOS 和 iOS 平台添加的图像对象与ncnn::Mat互转的方便函数。此外，必须有测试和文档确保可维护性。
期望结果：
ncnn::from_apple_cgimage 和 ncnn::to_apple_cgimage
ncnn::from_macos_nsimage 和 ncnn::to_macos_nsimage
ncnn::from_ios_uiimage 和 ncnn::to_ios_uiimage
测试和文档
预备知识：
C++ / Objective-C
图像处理
难度：简单/中等
导师：nihui
项目（二）：
ncnn Mat pixel 类型 RGB565 和 convert_color 函数
Brief Explanation:
在移动设备上，RGB565 是很常见用于原生窗口缓冲区的格式。RGB565 相较于 RGBA8888 节省了内存使用。我们提议本项目，增加 RGB565 pixel 格式的转换，并提供加速的 pixel 处理函数。此外，必须有测试和文档确保可维护性。
期望结果：
ncnn::from_pixels 和 ncnn::to_pixels 获得 RGB565 支持
ncnn::convert_color 支持各种 pixel 格式转换
测试和文档
预备知识：
C++
图像处理
难度：简单/中等
导师：nihui
项目（三）：ncnn 支持 AVX only CPU
Brief Explanation:
有些 CPU 不具备 AVX2 和 FMA 指令集。这种情况下，ncnn 会回退到 SSE2 的优化代码。我们提议本项目，ncnn 添加 AVX-only 的 kernel 实现，以便在这些芯片上享受到 AVX 的加速效果。此外，必须有测试和文档确保可维护性。
期望结果：
在 AVX-only CPU 上自动使用 AVX-only 优化的层
可观的速度提升
测试和文档
预备知识：C++
难度：中等
导师：nihui
项目（四）：
ncnn 改善 simpleomp (openmp 运行时)
Brief Explanation:
simpleomp 是最小化的 openmp 运行时实现，主要用于 WebAssembly。它可以在没有 openmp 运行时库的平台中带来多线程加速。我们提议本项目，改善 simpleomp 线程池实现，如利用 spinlock 和 futex 扩展。此外，必须有测试和文档确保可维护性。
期望结果：
set_kmp_blocktime 接口
在小型模型上有可观的速度提升
测试和文档
预备知识：C++、Linux
难度：简单/中等
导师：nihui
项目（五）：
ncnn 更好的 android vulkan 相机帧导入和渲染
Brief Explanation:
GPU 是个适合用作图像处理和机器学习的运算设备。对于实时处理，我们应当尽可能减少影响效率的 CPU-GPU 数据拷贝。VK_ANDROID_external_memory_android_hardware_buffer是新的 vulkan 扩展，在 android 平台上可以用该扩展访问相机捕获到的帧像素。然而，编写原生的 vulkan 代码相当困难。我们提议本项目，实现一套简单易用的高层 API 用作 Android vulkan 与 ncnn 交互。此外，必须有测试和文档确保可维护性。
期望结果：
好用的高层 API，用导入 AHardwareBuffer 到 VkMat 或 VkImageMat
好用的高层 API，用于渲染 VkMat 或 VkImageMat 到 ANativeWindow
端到端 vulkan GPU 处理的 android 示例应用程序
测试和文档
预备知识：C++、Android、Vulkan
难度：中等/高级
导师：nihui
项目（六）：
ncnn RISC-V V-extension 优化
Brief Explanation:
RISC-V Vector 扩展是 RISC-V SIMD 指令集。ncnn 已经实现了 RISC-V 代码优化的基础架构，但缺少 RISC-V 相关优化。我们提议本项目，为 ncnn 添加 RISC-V kernel 实现，让这些芯片可以享受到 RISC-V Vector 扩展带来的浮点计算加速。此外，必须有测试和文档确保可维护性。
期望结果：
为 RISC-V 架构实现一些优化的 kernel
测试和文档
预备知识：C++、RISC-V 汇编
难度：高级
导师：nihui
项目（七）：
ncnn 3D 卷积神经网络
Brief Explanation:
3D CNN 算子常用在视频处理模型中。当前 ncnn 不支持 3D 算子。我们提议本项目，做出必要的数据结构更改和算子实现，实现基本的 3D CNN 模型的部署。此外，必须有测试和文档确保可维护性。
相关 issue：
Tencent/ncnn#637
➡️https://github.com/Tencent/ncnn/issues/637
Tencent/ncnn#889
https://github.com/Tencent/ncnn/issues/889
Tencent/ncnn#1358
https://github.com/Tencent/ncnn/issues/1358
Tencent/ncnn#1726
https://github.com/Tencent/ncnn/issues/1726
期望结果：
扩展 ncnn::Mat d(depth) 成员
实现最简单的 Convolution3D Pooling3D BatchNorm3D 和一些 3D 激活算子
为 caffe/onnx/MLIR等转换器添加 3D 算子转换支持
使用 ncnn 部署简单的 3D CNN pytorch 模型
测试和文档
预备知识：C++、PyTorch
难度：简单/中等
导师：nihui
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首届项目由教育部计算机教学指导委员会、教育部软件工程教学指导委员会、中国信息通信研究院作为联合指导单位，包括开源基础培训、开源进阶研学、开源项目实战三个环节，项目涉及云原生、微服务、容器、AI、大数据、前端、物联网/边缘计算等多项技术热点。
各位同学报名即可参加线上开源系列课程，学习开源知识，对话学界及产业界大咖。其中入选开源项目实战的学生将在导师的一对一指导下，利用暑假开展编程实战，并有机会获得腾讯开源贡献者证书（目前全球只发出了10+张）。
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????官方QQ群：859260607 （加群请备注学校+专业）
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