ncnn模型部署第15页

深度学习模型部署-triton

链接：https://www.zhihu.com/question/517971355/answer/2721126560以前学习过tf-server部署和移动端部署方式，今天发现一个新的部署方式，感觉不错，就学习一下。老潘用triton有两年多了，一直想写个教程给大家。顺便自己学习学习，拖了又拖，趁着这次换版本的机会，终于有机会了写了。triton作为一个NVIDIA开源的商用级别的服务框架，个

javastart·2023-04-10 18:06

模型部署学习--有三AI（视频要收费So没学完）

视频地址：深度学习之模型部署模型的整个使用流程从模型训练到部署一部署平台选择：1、在线服务器端部署，精度优先：大模型/分布式（如千亿级参数模型GPT-3）延迟不敏感（如以图搜图应用）2、离线嵌入式端部署

饿了就干饭·2023-04-10 18:33

flask 部署服务

通过flask与swag进行模型部署。1.建立方法,hello_word.pydefprint_text(x):result=x+"success"returnresult2.建立test_cont

Catherine_In_Data·2023-04-10 17:29

RKNN模型部署（3）—— 模型转换与测试

文章目录1常用API介绍1.1rknn初始化及释放1.2rknn模型配置1.3PT模型加载1.4rknn模型转化1.5模型导出1.6rknn运行环境初始化1.7rknn模型推理1.8rknn性能评估2pth2pt3pt2rknn3.1界面转换3.2代码转换4测试4.1模型推理4.2量化后检测不出目标或精度大幅下降4.2.1模型训练注意事项4.2.2RKNN量化过程使用的Dataset4.2.3RK

机器人涮火锅·2023-04-10 10:57

RKNN模型部署（2）——环境配置

文章目录前言1、前期准备2、PC端环境配置2.1创建虚拟环境2.2依赖库安装2.3其他库安装3、虚拟端环境配置3.1安装Ubuntu系统3.2下载并安装anaconda3.3创建py36虚拟环境4、虚拟端安装RKNN-Toolkit4.1下载RKNN-Toolkit4.2安装RKNN-Toolkit4.3验证环境是否正确前言 RKNN支持许多框架训练的模型，但由于本人目前主要使用pytorch框

机器人涮火锅·2023-04-10 10:27

RKNN模型部署（4）—— 模型部署

文章目录1、简介2、模型部署流程1、简介 RKNNSDK为带有RKNPU的芯片平台提供C语言编程接口，用于用户部署RKNN模型。

机器人涮火锅·2023-04-10 10:27

博客6：YOLOv5车牌识别实战教程：性能优化与部署

摘要：在本篇博客中，我们将介绍如何优化YOLOv5车牌识别系统的性能，以及如何将模型部署到实际应用中。我们将重点讨论模型压缩、加速技术和部署策略。

SYBH.·2023-04-09 20:40

【开源项目】模型网络可视化查看器Netron

Netron支持ONNX、TensorFlowLite、Caffe、Keras、Darknet、PaddlePaddle、ncnn、MNN、CoreML、RKNN、MXNet、MindSporeLite

hey_girl_·2023-04-09 17:28

腾讯神经网络推理框架NCNN试玩儿

ncnn是腾讯开源的神经网络推理框架，既然是一个负责推理的框架，所以不能像TF那样创建网络并且训练，它的最大用处是运行在端侧，解析并执行网络推理，输出推理结果。它可以支持各种类型的框架生成的网络。

papaofdoudou·2023-04-09 00:47

TensorRT推理、NCNN推理、TVM推理、openvino推理

TensorRT推理#include#include"NvInfer.h"#include"NvOnnxParser.h"#include"NvInferPlugin.h"usingnamespacenvinfer1;usingnamespacestd;intmain(intargc,char**argv){//createTensorRTinferenceengineIBuilder*build

qq-1590644938·2023-04-09 00:43

数据挖掘的基础

数据偏差的处理4、数据的标准化5、特征选择三、数据建模1、分类问题2、聚类问题3、回归问题4、关联问题四、评估模型1、混淆矩阵与准确率指标2、评估数据的处理业务理解、数据理解、数据准备、构建模型、评估模型、模型部署

派大星先生c·2023-04-08 11:43

文心一言平替版ChatGLM本地部署（无需账号）！

二、本地部署2.1模型下载2.2模型部署2.3模型运行2.3.1直接在命令行中输入进行问答2.3.2利用gradio库生成问答网页三、模型与ChatGPT和GPT4AII效果对比3.1ChatGLM3.2ChatGPT3.3GPT

Dr.sky_·2023-04-08 05:43

apk闪退 ncnn_README.md · benjaminwan/OcrLiteAndroidNcnn - Gitee.com

#ChOcrLiteAndroidOnnxToNcnn###DemoAPK下载[Gitee下载](https://gitee.com/benjaminwan/ocr-lite-android-ncnn/

贵妃奶黄包·2023-04-08 02:18

OCR-Android部署问题总结

1语义模型部署1.1问题一：模型转换我们在PC端使用的模型参数文件为pth格式，而andorid端读取模型参数格式的要求为pt，因此需要我们对模型参数进行转换。

mentalps·2023-04-08 02:32

程序员老潘的干货资源分享

成长的路上列一下博客的关键词：深度学习、神经网络、模型部署落地、服务器推理、Pytorch、TensorRT、Caffe、Python、C++、算法等。

OLDPAN·2023-04-07 12:17

deepstream框架下多路源模型部署参考步骤

目录1.dynamiconnx的生成2.tensorRTengine模型的生成3.配置文件的参数指定在deepstream框架下，想测试SCRFD模型的多路分布式运行，当修改配置文件中相应的batch参数后，运行报错如下0:00:08.39013661485750xaaab0daf9c70WARNnvinfergstnvinfer.cpp:643:gst_nvinfer_logger:NvDsIn

Rachel2015·2023-04-06 20:16

2022-07-21

NatBiomedEng|医疗领域机器学习模型部署机会与挑战原创mumu图灵基因2022-07-2107:05发表于江苏收录于合集#前沿生物大数据分析撰文：mumuIF=29.234推荐度：⭐⭐⭐⭐⭐亮点

图灵基因·2023-04-06 02:43

分类预测 | MATLAB实现CNN-GRU-Attention多输入分类预测

多输入分类预测分类效果模型描述程序设计参考资料分类效果模型描述Matlab实现CNN-GRU-Attention多变量分类预测1.data为数据集，格式为excel，12个输入特征，输出四个类别；2.MainCNN-GRU-AttentionNC.m

机器学习之心·2023-04-05 23:50

深度学习实战——卷积神经网络/CNN实践(LeNet、Resnet)

第一章深度学习实战——不同方式的模型部署（CNN、Yolo）_如何部署cnn_@李忆如的博客第二章深度学习实战——卷积神经网络实践目录系列文章目录一、实

@李忆如·2023-04-05 14:25

ONNX：C++通过onnxruntime使用.onnx模型进行前向计算【下载的onnxruntime是编译好的库文件，可直接使用】

一、基本介绍微软联合Facebook等在2017年搞了个深度学习以及机器学习模型的格式标准–ONNX，旨在将所有模型格式统一为一致，更方便地实现模型部署。

u013250861·2023-04-05 10:44

Yolov5 C++ GPU部署方式介绍：ONNX Runtime

1.ONNX和Tensorrt区别ONNXRuntime是将ONNX模型部署到生产环境的跨平台高性能运行引擎，主要对模型图应用了大量的图优化，然后基于可用的特定于硬件的加速器将其划分为子图（并行处理）。

AI&CV·2023-04-05 10:14

centos6.6中python3报错 “UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode byte...”的解决方法

在将模型部署到服务器上面的时候，遇到了编码问题，但是代码在其他的服务器上面都跑得通。字符编码一定得搞透彻，本文后续也会总结编码相关的知识。

奔向算法的喵·2023-04-05 09:11

valgrind-android

/benchncnn410-10adbpull/data/local/tmp/ca

sun007700·2023-04-05 04:04

Qt实现YOLO目标检测及其界面制作

1.1深度学习模型的准备本文使用的深度学习模型为YOLO系列的轻量级检测模型，模型环境：pytorch1.7.1、python3.6+、ncnn、opencv3+。

樊城·2023-04-05 02:35

RocketMQ管理与开发

1.RocketMQ架构消息模型部署模型2.安装RocketMQ2.1下载源文件下载地址：https://rocketmq.apache.org/zh/download/选择一个你需要的版本，Source

风喃海北·2023-04-05 01:11

香橙派5使用NPU加速yolov5的实时视频推理（一）

前言：寒假里，博主完成了树莓派4B搭载yolofastest-V2的ncnn加速，效果挺不错的，但总感觉还是稍微差点意思，于是就购买了一块香橙派5，想要用RK3588芯片自带的NPU来加速深度学习的部署

孙启尧·2023-04-04 10:22

模型部署

一个比较完整的数据挖掘过程包括业务理解数据理解数据处理构建模型模型评价模型部署本文讲最后一个步骤，模型部署。好的数据科学家和好的写作适用于同样的规则：展现出来。

Liam_ml·2023-04-04 06:33

YOLOv5车牌识别实战教程(四)模型优化与部署

目录4.1模型优化策略1.模型蒸馏：2.模型剪枝：3.量化：4.2模型部署1.Web部署：2.移动端部署：3.嵌入式设备部署：4.3优化模型性能总结：摘要：本篇博客将详细介绍如何对YOLOv5车牌识别模型进行优化和部署

·2023-04-04 01:07

Pytorch基础知识（6）图像多类别分类

本文讲涉及以下内容：导入与处理数据构建模型定义损失函数定义优化器迁移学习模型部署导入与数据处理我们将使用PyTorch的torchvisi

求则得之，舍则失之·2023-04-04 01:05

pytorch-modernCNN

深度卷积神经网络（AlexNet）LeNet:在大的真实数据集上的表现并不尽如⼈意。1.神经网络计算复杂。2.还没有⼤量深⼊研究参数初始化和⾮凸优化算法等诸多领域。机器学习的特征提取:手工定义的特征提取函数神经网络的特征提取：通过学习得到数据的多级表征，并逐级表⽰越来越抽象的概念或模式。神经网络发展的限制:数据、硬件AlexNet首次证明了学习到的特征可以超越⼿⼯设计的特征，从而⼀举打破计算机视觉

胖虎艾春辉·2023-04-03 11:15

YOLOv8初体验：检测、跟踪、模型部署

安装YOLOv8有两种安装方式，一种是直接用pip命令安装：pipinstallultralytics另外一种是通过源码安装：gitclonehttps://github.com/ultralytics/ultralyticscdultralyticspipinstall-e'.[dev]'安装完成后就可以通过yolo命令在命令行进行使用了。目标检测使用YOLOv8进行目标检测，可以使用下面的命令

DeepDriving·2023-04-03 01:16

模型部署综述

https://github.com/leeguandong/KuaiZaihttps://github.com/leeguandong/KuaiZaiAI框架部署方案之模型部署概述-知乎文@小P家的1011010

Kun Li·2023-04-03 01:01

MMDeploy学习笔记（一）：模型部署基础知识

MMDeploy学习笔记（一）：模型部署基础知识概述ONNX模型模型部署案例-分类模型ResNetPytorch模型转ONNX模型使用ONNXRuntime对ONNX模型进行推理使用TensorRT对ONNX

cv-player·2023-04-03 00:24

Jetson nano部署YOLOv8

1.2项目代码结构整体介绍1.3环境安装2.数据集和预训练权重的准备2.1数据集2.2预训练权重准备3.训练模型3.1修改数据配置文件3.2修改模型配置文件3.3训练模型3.4推理测试二、YOLOv8模型部署

爱听歌的周童鞋·2023-04-02 21:04

模型压缩|深度学习（李宏毅）（十三）

李宏毅老师深度学习系列2020一、概述需要做模型压缩的原因在于我们有将模型部署在资源受限的设备上的需求，比如很多移动设备，在这些设备上有受限的存储空间和受限的计算能力。

酷酷的群·2023-04-02 02:17

Feast on Amazon 解决方案

背景&引言众所周知，AI算法模型开发落地有三个主要阶段：数据准备、模型训练、模型部署。

亚马逊云开发者·2023-04-01 19:35

自动部署深度神经网络模型TensorFlow（Keras）到生产环境中

目录Keras简介Keras模型分类Keras模型部署准备默认部署Keras模型自定义部署Keras模型总结参考Keras简介Keras是一套由Python实现的高级神经网络API，可以基于不同的后台（

aipredict·2023-04-01 16:55

Pytorch : 模型部署

Pytorch部署将模型导出为torchscript，参考链接libtorchC++组成部分根据PyTorch官方文档的介绍，PyTorch的C++API可以粗略分为以下五个部分：ATen：基础的张量和数学计算库，其他的部分都以此为基础。Autograd：多ATen的扩展，包含自动微分功能。C++Frontend：用于训练和验证机器学习模型的高层架构。TorchScript：TorchSciptJ

Shilong Wang·2023-04-01 12:45

Protobuf数组类型的简单使用

背景：python环境下TritonInferenceServer，深度学习模型部署，采用grpc协议使用repeated字段定义一维：//返回信息messageProcessResult{repeatedint64input_ids

重庆lcw爱打台球·2023-03-31 05:12

TorchScript简介与应用

TorchScript简介与应用TorchScript简介TorchScript应用TorchScript模型部署将PyTorch模型转换为Torch脚本将脚本模块序列化为文件在C++中加载脚本模块在C

cv-player·2023-03-31 05:58

MMDeploy学习笔记（二）：MMDeploy环境配置

环境配置MMDeploy环境配置安装验证安装成功MMDeploy环境配置首先安装MMCV、MMDetection等基础环境，然后进行MMDeploy的环境配置MMDeploy是OpenMMLab推出的开源模型部署算法库

cv-player·2023-03-31 04:24

利用GPT-3 Fine-tunes训练专属语言模型

微调vs重新训练微调vs提示设计训练专属模型数据准备清洗数据构建模型微调模型评估模型部署模型总结什么是模型微调（fine-tuning）？

JarodYv·2023-03-30 20:38

Linux深入浅出PyTorch（六）PyTorch生态简介及模型部署

目录一、PyTorch生态简介1.图像-`torchvision`（1）简介（2）`torchvision.datasets`（2）`torchvision.tramsforms`（3）`torchvision.models`（4）`torchvision.io`（5）`torchvision.ops`（6）`torchvision.utils`2.视频-`PyTorchVideo`（1）安装（2

坚持不懈的小白白·2023-03-30 17:59

直播预告|TVM新增算子赛题讲解及在Imagination NNA上完成飞桨3D模型部署

日前，由深度学习技术及应用国家工程研究中心主办，飞桨承办的第四期飞桨黑客马拉松PaddlePadddleHackathon已经正式开启，并正在持续招募开发者。本期比赛特别设置了TVM任务专区，飞桨与Imagination携手发布多个基于TVM的开发任务，邀请开发者了解并参与深度学习开源项目的共建，旨在鼓励开发者参与深度学习开源项目的共建。为了让开发者全面了解飞桨开发，更快上手开发任务，黑客松组委会

Imagination官方博客·2023-03-30 12:43

今晚7点 | TVM新增算子赛题讲解及在Imagination NNA上完成飞桨3D模型部署