模型转换第26页

将mobileNet模型转换为ncnn模型

主要任务：将mobileNet模型转换为ncnn模型参考博客：https://blog.csdn.net/Best_Coder/article/details/76201275#replyhttps:/

qxq_sunshine·2020-07-08 03:49

【昇腾活动】【参与100%得码豆】昇腾云端实战，完成实验并分享心得，有机会获荣耀路由X3、BOW 大尺寸三折蓝牙背光键盘等好礼

云端实验室，免费带你来实战一步一步带你完成模型转换、关键代码补齐、部署运行、Profiling性能分析全流程开发不止如此完成实验，分享实验心得感受，更有大奖等你来拿快快来参与吧【活动流程介绍】实验共有三个

Tianyi Li 1997·2020-07-08 01:58

windows下pytorch模型转换为ncnn可用模型

1：首先给出几个需要下载的工具网址（1）protobuf:https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases/tag/v3.7.1（我使用的是protobuf-all-3.7.1.zip版本）（2）onnx-simplifierhttps://github.com/daquexian/onnx-simplifier(注意不用下载，直接使用pip

Al小卒·2020-07-07 22:52

MNN+win10模型转换工具编译

MNN+win10模型转换工具编译MNN的说明文档叫做语雀，链接https://www.yuque.com/mnnMNN模型转换工具win10编译教程：https://www.yuque.com/mnn

SyGoing·2020-07-07 18:55

ubuntu 16.04 安装测试keras-yolo3

==3.3.1.11Keras2.1.5tensorflow1.6.03、下载权重文件到根目录wgethttps://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights4、模型转换

LoveWeeknd·2020-07-07 18:18

ubuntu MNN编译安装

【MNN学习一】基于Linux的MNN编译安装，模型转换以及benchmark测试目录一.MNN编译安装(MNN编译)二.编译模型转换工具MNNConvert(MNNConvert)三.下载模型并使用MNNConvert

ShellCollector·2020-07-07 11:42

coreml中关于模型转换问题

使用外部模型转换为mlmodel，输入为图片时，转换参数加一句image_input_names='data'，输入格式会转换为CVPixelBuffer，否则会变为MLMultiArray这种多维矩阵格式

狂风被雨淋·2020-07-07 06:08

pytorch转ncnn及其测试

其中，模型转换分为如下两步：1.pytorch模型转onnx模型；2.onnx模型转ncnn模型。

Enchanted_ZhouH·2020-07-06 21:39

ncnn之yolov2

ncnn框架是一个非常好的深度学习部署框架，基于ncnn，我们可以很方便的对训练好的深度学习模型部署到手机（Android或Ios）、linux和PC端上，而且ncnn还提供了各个框架模型转换成ncnn

MirrorYuChen·2020-07-06 18:21

Python语言学习-----Ubuntu16.04上基于YoloV4 的Keras物体识别

Ubuntu16.04上基于YoloV4的Keras物体识别目录一、YoloV4-Keras包的下载1、下载2、yolov4.weights下载3、VOC训练集、测试集下载二、yolov4.weights的h5模型转换

陈一月的编程岁月·2020-07-06 18:46

【MNN学习一】基于Linux的MNN编译安装，模型转换以及benchmark测试

目录一.MNN编译安装(MNN编译)二.编译模型转换工具MNNConvert(MNNConvert)三.下载模型并使用MNNConvert(模型下载&转换)四.测试benchmark一.MNN编译安装(

Memory 旧城。·2020-07-06 17:30

MNN模型转换报Don't support type [ ConvolutionDepthwise ]

MNN模型转换Don'tsupporttype[ConvolutionDepthwise]问题解决方法问题当将caffe模型转换成mnn模型时抛如下异常StarttoConvertOtherModelFormatToMNNModel

joey.lei·2020-07-06 16:59

【openvino系列教程（二）】demo问题集锦——异常显示

一、重复显示1.背景首先使用openvino的模型转换命令得到模型python3/opt/intel/openvino/deployment_tools/model_optimizer/mo.py--input_modelmodels

Kindle君·2020-07-06 10:29

Eclipse中Java Web开发插件安装

它是EclipseMDA（ModelDrivenArchitecture）的一个重要组成部分，是Eclipse中许多项目的基础(e.g,GEF)，EMF可以将模型转换成高效的，正

Bevin.Lee·2020-07-06 08:27

如何将PyTorch、TensorFlow模型转换为PaddlePaddle模型

本文手把手教你使用X2Paddle将PyTorch、TensorFlow模型转换为PaddlePaddle模型，并提供了PaddlePaddle模型的使用实例。

百度大脑·2020-07-06 06:19

Openvino 模型转换命令mo.py

openvino中用于将训练的模型转换成IR文件，可以使用mo.py脚本该脚本位于：/opt/intel/openvino/deployment_tools/model_optimizer/mo.py查看其帮助信息

Huo的藏经阁·2020-07-06 04:53

TensorFlow Lite开发系列之python接口解析(一)

tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/liteAPI功能classInterpreter推理TensorFlowLite模型classTFLiteConverter将TensorFlow模型转换为

呀哈呀哈呀哈·2020-07-06 02:46

Tensorflow 模型转换 .pb convert to .lite

2017年底，Tensorflow推出Lite版本，可实现移动端的快速运行，其中，一个很关键的问题，如何把现有分类模型(.pb)转换为(.lite)模型呢？其实，步骤如下1-进入Tensorflow源码文件夹（以便bazel可以无需配置找打相应路径）2-转换可执行文件bazelrun--config=opt\//tensorflow/contrib/lite/toco:toco--\--input

cefengxu·2020-07-05 16:57

Java Web SSH-Hibernate框架复习

2.数据持久化：是将内存中的数据模型转换为存储模型，又或将存储模型转换为内存中的数据模型的统称。文件保存和数据读取都属于持久化操作。3.ORM：对象/关系映射。在对象模型和关系型数据库之间

SteveJrong·2020-07-05 15:08

TensorRT模型转换及部署，FP32/FP16/INT8精度区分

TensorRT一、简介TensorRT是一个深度学习模型线上部署的优化引擎，即GPUInferenceEngine。Tensor代表张量，即数据流动以张量的方式，如4维张量[N,C,H,W]。RT表示runtime。一般情况如上图，线下构建网络结构，训练好模型，然后在实际业务中线上部署到对实时性要求较高（latency敏感）的场景，如一般的嵌入式设备，云端等等。实际应用中，可能同时处理几十路摄像

后发先至D·2020-07-05 14:48

SSM框架开发应用（二）——MyBatis框架介绍

MyBatis框架介绍一、数据持久化概念数据持久化是将内存中的数据模型转换为存储模型，以及将存储模型转换为内存中的数据模型的过程。例如，文件的存储、数据的读取等都是数据持久化操作。

Undergoer_TW·2020-07-05 13:38

docker+paddleserving部署手写数字识别模型

最后部署完成以后，预测的结果如下：一、实现思路1.用paddle自带的mnist数据集训练一个手写数字识别模型2.把训练后的模型转换成p

秋水中的鱼·2020-07-05 09:51

OpenVINO的部署和使用

第一个就是把不同机器学习平台下训练出来的模型转换成OpenVINO可以是别的xml和bin两个组成的模型。然后执行Inference部

亚古兽要进化·2020-07-05 02:10

肤色检测

方法一：基于YCrCb颜色空间Cr,Cb范围筛选法思路如下：1）将RGB模型转换为YCbCr模型2）阈值分割：据资料显示，正常黄种人的Cr分量大约在133至173之间，Cb分量大约在77至127之间。

零钱币·2020-07-04 21:57

【OpenVINO】VGG-16的caffe模型转换成IR格式数据（.xml和.bin）

1.下载VGG_ILSVRC_16_layers_fc_reduced.caffemodel。2.deploy.prototxtname:"VGG_ILSVRC_16_layers_fc_reduced"input:"data"input_dim:10input_dim:3input_dim:500input_dim:500layers{bottom:"data"top:"conv1_1"name

heiheiya·2020-07-04 17:50

【OpenVINO】YOLOv3的tensorflow pb模型转换成IR格式数据（.xml和.bin）

默认已经配置好OpenVINO，配置方法可参考链接：【OpenVINO】Win10安装配置OpenVINO指南。pb文件需是冻结之后的模型文件。打开cmd，进入目录cdC:\ProgramFiles(x86)\IntelSWTools\openvino\deployment_tools\model_optimizerYOLOv3：pythonmo_tf.py--input_modelD:\tens

heiheiya·2020-07-04 17:50

openvino踩坑记录——onnx模型转换成IR中间模型

docs.openvinotoolkit.org/latest/_docs_install_guides_installing_openvino_linux.html#install-openvinoONNX模型转换对于

gcf_uinque·2020-07-04 16:07

[OpenVINO 学习笔记-02] Darknet模型转IR数据格式

本文旨在记录如何将YOLO系列模型转换IR数据格式,所有的YOLO模型最初实现框架是Darkent,而Darknet包含有两个文件:.cfg模型配置文件.weights模型权重文件IntelOpenVINO

caicaiatnbu·2020-07-04 12:07

onnxruntime评测模型精度不一致问题排查

gpu精度不一致问题追查在做模型转换相关工作，但是最近发现转换后的模型精度评测的时候会出现两次评测精度不一致,模型转换是从caffe转换成量化后的onnx模型，中间会有几个临时模型，分别为original_onnx

straka·2020-07-04 11:47

MMdnn：微软模型转换工具

MMdnn就是这样的一个模型转换工具，而且是微软出品，

Yan_Joy·2020-07-04 09:58

ncnn使用

1、安装模型转换工具：https://github.com/Tencent/ncnn/wiki/how-to-build2、编译Android端的n

菜鸟瞎编·2020-07-04 08:56

基于Ubuntu 18.04.3操作系统的Intel OpenVINO环境搭建

OpenVINOtoolkit分为开源版与Intel版，其中Intel版是Intel发布的专注于推理的深度学习框架，其特点是可将TensorFlow、caffe、ONNX模型转换为Intel系硬件兼容的模型

microfat992·2020-07-04 06:00

openvino：yolov3转换成tenserflow模型再转换成openvino模型，并用神经计算棒一代加速。后在树莓派3b+加上NCS平台上实现yolo3前传。

前言经过四天的时间才完成yolo模型转换成IR模型，于是在这里记录一下心酸的过程。最终借助githubPINTO0309的OpenVINO-YoloV3工程才完成了转换，在这里先感谢作者。

意疏·2020-07-04 02:02

【OpenVINO】将TensorFlow模型转成IR文件，并部署到NCS2上运行

模型转换编写好AlexNet模型并通过测试后，将模型专为pb文件:inputs=tf.placeholder(tf.float32,[1,227,227,3])model=Ale

Hugsy19·2020-07-04 02:59

intel movidius 神经元计算棒 mvNCCompile 模型转换工具

intelmovidius神经元计算棒mvNCCompile模型转换工具摘要caffe文件转换命令TensorFlow文件转换命令参数描述caffe例子TensorFlow例子摘要mvNCCompile

Mingyong_Zhuang·2020-07-04 01:08

使用keras训练一个的识别数字神经网络在神经计算棒2上运行

材料：windows-Anaconda环境下的tensorflow-1.10.0/keras-2.2.4/python3.6ubuntu下的openVINO基本流程：>数据准备>训练>模型转换>测试在windows

逼近45度角·2020-07-04 00:15

初次接触Autodesk Forge 需要知道的几个重要链接

但出门之后要找这些链接很不方便，所以来篇博客记录喽官网https://developer.autodesk.com/在官网可以注册一个帐号，新建自己的app,可以免费体验1年的相关接口开发相关api的文档也在这里模型转换体验

陈晓珍·2020-07-02 14:13

转换到Core ML模型

CoreML工具安装：pipinstall-UcoremltoolsCaffe模型转换到CoreML模型下载一个caffe模型：#Ageandgendermodelswgethttp://www.openu.ac.il

mandagod·2020-07-02 11:46

海思AI芯片(Hi3519A/3559A)方案学习（十）将yolov3的darknet模型转换为caffemodel

前言海思35xx系列的nnie硬件引擎只支持caffe1.x模型。所以任何使用其它框架训练出来的算法模型想要在nnie上进行推理必须先要将其转换成caffemodel。本文所讨论的平台是ubun18.0.4+cuda8.x+opencv3.4.3caffe安装1.下载代码gitclonegit://github.com/BVLC/caffe.gitcdcaffe/cpMakefile.config

ltshan139·2020-07-02 10:28

海思AI芯片(Hi3519A/3559A)方案学习（九）wk格式的模型生成以及PC仿真

本文结合自己的理解来对模型转换和仿真部分进行了一下梳理wk模型生成AI硬件加速器nnie只支持wk模型文件的加载。而SDK提供了mapper工具来将caffe1.x算法model转换成wk格式。

ltshan139·2020-07-02 10:27

tensorflow框架到caffe框架的模型转换

本文参考以下系列内容：tensorflow2caffe(1):caffemodel解析，caffemodel里面到底记录了什么？tensorflow2caffe(2):如何在tensorflow中取出模型参数tensorflow2caffe(3):如何将tensorflow框架下训练得到的权重转化为caffe框架下的权重参数tensorflow2caffe(4):caffemodel的生成与ten

loveliuzz·2020-07-02 09:59

从零开始开发标准的s57电子海图第五篇--S-57 数据结构 (共一百篇)

在S-57标准官方文档中，数据结构部分详细讲述了从理论数据模型转换为S-57数据结构的细则。这一转换隐含着一个从理论模型的逻辑结构到数据结构中的物理结构的连接。

电子海图·2020-07-02 07:26

iOS 图片风格转换（CoreML）

随着iOS11苹果推出了CoreML，我们可以很轻松将训练好的这些风格转换模型转换成为苹果的CoreMLModel，并使用这个模型来

kingandyoga·2020-07-02 03:39

MNN深度框架学习教程（一）编译MNN，并跑通MNN的demo

转换：将其他训练框架模型转换为MNN模型的阶段。因此我们的编译也需要分三部分来进行编译。首先下载MNN：(我这个是使用码云进行了加速)gitclonehttps://gitee.com/z

donkey_1993·2020-07-01 22:45

Autosar4.4：通用架构模板 - 元建模模式与模型转换（1/3）

元模型化模式是参数化的结构，当将其应用于实际参数时，会产生规则的，非参数化的结构。结构只是由关联和聚合关联的元类的集合。模式的好处在于，它们允许重复使用重复结构，而无需重复其定义。本章介绍元建模模式的概念，以及它们在AUTOSAR元模型中的使用和表示法。另一个优点是，保留了元模型的原始结构，并且不会因实现细节而模糊。Tips：此章节运用泛型编程思想，不懂先去百度后再来看。本章内容有1：概述2：模式

Mungbean Gliese·2020-07-01 11:22

iOS CoreML 模型转换工具coremltools(一)

coremltoolsCoreML是苹果提供的一个易于集成到app中的机器学习库.它目前支持iOS,watchOS,macOS和tvOS.CoreML引入了公共文件格式(.mlmodel)，它支持机器学习方法包括深度神经网络(卷积和循环),基于树的集合(boostedtrees,随机森林,决策树)和广义线性模型.CoreML名可以直接集成到Xcode中.coremltools是一个Python工具

RichardLeeH·2020-07-01 11:31

iOS CoreML 模型转换工具coremltools(三)

Utilitiescoremltools.models.utils.evaluate_classifier(model,data,target='target',verbose=False)评估CoreML分类器模型同时同原始的模型做比较(用于测试转换后的正确性).Parameters:filename:[str|MLModel]模型文件或者MLModel.data:[str|Dataframe]