ncnn模型部署第16页

【AI绘图学习笔记】卷积网络(一) 卷积和池化

解释器地址：CNNExplainerCNN解释器文献：CNNExplainer:LearningConvolutionalNeuralNetworkswithInteractiveVisualizationCNNgithub

milu_ELK·2023-03-24 10:43

YOLOv8改进开源 | YOLOv8模型改进+部署、样本匹配升级、量化、剪枝、蒸馏

人工智能与算法学习·2023-03-23 22:47

Kaggle实战入门：泰坦尼克号生还预测（基础版）

Kaggle实战入门：泰坦尼克号生还预测1.加载数据2.特征工程3.模型训练4.模型部署泰坦尼克号（Titanic），又称铁达尼号，是当时世界上体积最庞大、内部设施最豪华的客运轮船，有“永不沉没”的美誉

机器学习Zero·2023-03-22 07:55

Kaggle实战入门：泰坦尼克号生还预测（进阶版）

Kaggle实战入门：泰坦尼克号生还预测1.加载数据2.特征工程3.模型训练4.模型部署Kaggle实战入门：泰坦尼克号生还预测（基础版）对机器学习的全流程进行了总体介绍。

机器学习Zero·2023-03-22 07:21

清华 ChatGLM-6B 中文对话模型部署简易教程

本文目录一、前言二、下载三、部署3.1配置环境3.2启动demo程序3.2.1启动cli_demo.py3.2.2启动web_demo.py四、【最新】ChatGLM-6B-int4版本教程4.1下载4.2配置环境4.3启动demo程序五、小结一、前言近期，清华开源了其中文对话大模型的小参数量版本ChatGLM-6B（GitHub地址：https://github.com/THUDM/ChatGL

---Olive---·2023-03-21 07:09

Nanodet：手机端的 97FPS 的 Anchor-free 的目标检测模型

现已开源~1、什么是NanodetNanodet是一个速度超快和轻量级的移动端Anchor-free目标检测模型，是基于FCOS模型进行轻量化改进而来的2、Nanodet跟其他模型的性能对比华为P30上用NCNN

LCG22·2023-03-20 14:31

AI模型在移动设备的部署

作者：声网Agora周世付近年来，随着AI技术的快速发展，AI模型部署到移动端设备的需求越来越强烈。

声网·2023-03-19 06:57

Pytorch入门

张量3.2张量乘法3.3自动微分4.构建神经网络41构建LeNet5示例4.2LeNet5图像分类器4.3导入、处理图像数据4.4自定义求导函数4.5动态图示例4.6.迁移学习4.7模型保存和加载4.8模型部署

小琳猫·2023-03-16 07:59

实用英语口语APP大全

CNNCNN的全称是CableNewsNetwork,有线电视新闻网；CNNapp也帮小伙伴们分类整理了所有的新题，政治类，科学类，社会类，环境类等等，和雅思的话题基本差不多~CNN的用词比较Academic

西红柿跟番茄·2023-03-16 06:43

ncnn部署（CMakelists.txt）

1.NCNN环境安装参考博客:基于ncnn的yolov5模型部署1.1protobuf编译打开VS2013/VS2019的X64命令行（注意不是cmd）,我这里以V32013环境进行编译>cd>mkdirbuild-vs2013

@BangBang·2023-03-15 20:13

君正 mips 平台交叉编译 ncnn

前言ncnn是腾讯为手机端开发的一款极致优化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。

拾光夕拾·2023-03-14 22:13

06TensorFlow 2 新特性快速入门

在任意平台上实现稳健的生产环境模型部署。为研究提供强大的实验工具。通过清理废弃的API和减少重复来简化API。importtensorflowastftf.

Jachin111·2023-03-14 14:42

深度学习实战——不同方式的模型部署（CNN、Yolo）

github.com/yiru1225（转载标明出处勿白嫖starforprojectsthanks）目录系列文章目录一、实验综述1.实验工具及及内容2.实验数据3.实验目标4.实验步骤二、ML/DL任务综述与模型部署知识补充

@李忆如·2023-03-14 10:03

机器学习整理

预测（实际预测时产生的数据继续拿来训练迭代，滚雪球模型会越来越好记得保存每个阶段的模型方便回滚）未来数据的分布可能发生变化，需要更新模型做算法需要一个行业专家-行业上的指导然后数据科学家-偏全栈模型训练模型部署资源管理

星尘逸风·2023-03-14 07:26

PointPillar 3D目标检测模型详解

pointpillars论文PointPillars-gitbook_docs使用NVIDIACUDA-Pointpillars检测点云中的对象3D点云(Lidar)检测入门篇-PointPillarsPyTorch实现模型部署入门教程

花花少年·2023-03-13 07:08

ubuntu 22.04 开发OpenCV ncnn tengin-lite环境搭建

1.基本说明ncnn和tengine都是神经网络模型部署到嵌入式端的高性能神经网络推理计算框架，opencv是比较著名的图像处理c++函数库，ncnn和tengine不需要依赖opencv。

守护安静星空·2023-03-12 12:53

macos ncnn 安装踩坑记录···

安装真麻烦····踩了无数坑，官方给的安装教程：macos安装ncnn,安装过程老是报错，记录一下卡的比较久的，网上也不好找资料的错.我的电脑：1.使用homebrew的时候失败fatal:notinagitdirectoryError

坚硬果壳_·2023-03-10 14:34

YOLOv5 的 Android 部署，基于 tflite

环境window1064bityolov5v6.2torch1.7.1+cuda101tensorflow-gpu2.9.1前言前文借助NCNN，在Android上运行YOLOv5目标检测和在Android

javastart·2023-03-10 07:05

机器学习如何驱动业务实践？你想知道的都在这！

使用由AWS与Meta合作构建和维护的PyTorch模型服务库TorchServe，PyTorch开发人员可以快速轻松地将模型部署到生产环境中。ML主题系

人工智能与算法学习·2023-03-09 07:19

C++ ncnn模型验证精度实现代码

目录验证ncnn模型的精度1、进行pth模型的验证2、转为onnx后的精度验证3、ncnn精度验证4、结果确认验证ncnn模型的精度1、进行pth模型的验证得到ncnn模型的顺序为：.pth–>.onnx

·2023-02-27 18:27

从端到端打通模型端侧部署流程（NCNN）

文章目录背景介绍：为什么要做端侧推理：端侧深度学习部署流程：一条主要技术路线：ONNX：NCNN框架：NCNN的官方介绍：NCNN问题解决：NCNN使用样例快速在NCNN框架下验证自己的模型：一般流程：

KingsMan666·2023-02-26 07:29

行为分析(十一)：模型部署部分（二）：INT8模型量化以及TensorRT和NCNN的简单了解

上面提到的整个模型部署过程中，相对比较困难的是模型量化过程量化背景尽管模型size在不断地压缩，但是其计算量通常还是有一两百MFLOPS的样子，这个计算量对于目前的（中低端）移动端CPU算力来说，还是有点吃力的

是魏小白吗·2023-02-23 16:05

神经网络INT8量化~部署

刚开始接触神经网络量化是2年前那会，用NCNN和TVM在树莓派上部署一个简单的SSD网络。

whaosoft143·2023-02-23 16:33

追求极致：Repvgg重参数化对YOLO工业落地的实验和思考

作者|陈TEL编辑|极市平台点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【模型部署】技术交流群导读本文作者主要借鉴repvgg重参化的思想，将原有的3×3conv

自动驾驶之心·2023-02-23 07:49

【目标识别学习笔记系列】一、RCNN论文理解

shenxiaolu1984/article/details/51066975https://blog.csdn.net/u011534057/article/details/51218250RegionCNN

zl3090·2023-02-21 07:44

Edge AI: On-Demand Accelerating Deep Neural Network Inference via Edge Computing

On-DemandAcceleratingDeepNeuralNetworkInferenceviaEdgeComputing边缘智能：通过边缘计算按需加速深度神经网络推理在深度学习中，推理是指将一个预先训练好的神经网络模型部署到实际业务场景中

溪冷酱的头秃日常·2023-02-20 07:57

80TensorFlow 2 模型部署方法实践--预训练模型使用方法

预训练模型使用方法2019年3月6日，谷歌在TensorFlow开发者年度峰会上发布了最新的TensorFlow2框架。新版本对TensorFlow的使用方式进行了重大改进，使其更加灵活和更具人性化。在新版本中，TensorFlow可以使用Keras高级API进行网络模型构建，同时结合Keras-applications提供基于ImageNet的预训练模型。ImageNet是目前世界上用于图像识别

Jachin111·2023-02-18 04:02

深度学习网络模型部署——数字图像处理方法

实现从项目调研、数据收集、数据预处理、深度卷积神经网络训练再到服务器部署的人脸表情识别小项目在数据预处理方面，常见的方法有：图像灰度化、几何变换、对比度增强等。进一步就有图像平滑、阈值分割、形态学处理、边缘检测、几何形状检测和拟合、傅里叶变换、频率域滤波等相应技术。（后期慢慢更新）1，图像灰度化、几何变换、对比度增强1.1，图像灰度化问题：很多图片识别为什么将彩色图像灰度化?知乎上的回答：我们识别

不懂不学不问·2023-02-17 23:21

图像分类----模型部署

图像分类----模型部署模型部署图像分类----模型部署代码流程1.引入库2.载入预训练分类模型3.Pytorch模型转ONNX模型4.验证onnx模型导出成功代码流程把原生Pytorch训练得到的图像分类模型

无盐薯片·2023-02-17 18:12

基于ncnn的yolov5模型部署

文章目录1.NCNN环境安装1.1下载VS2019并安装1.2下载并安装cmake1.3下载并安装protobuf-3.4.01.4构建ncnn的library1.5下载并安装opencv1.6配置NCNN

@BangBang·2023-02-17 18:08

部署机器学习模型的后期监视

你甚至已经准备将你的模型投入生产(或模型部署)。很好，你应该做好一切准备来打动你的终端用户或者客户。但是等等，作为数据科学的领导者，你在项目中的角色还没有结束。

人工智能遇见磐创·2023-02-17 14:38

地平线X3开发板模型部署之模型转换

这是地平线芯片开发经验系列文章中的第二篇，主要写写模型转换的方法，怎么样把一个pytorch的模型转到地平线芯片的模型。libfacedetection是一个很好用的人脸检测工具，现在这一版带5点的landmark，使用pytorch训练的，作者是于仕琪老师。这个检测模型，本来是借助于老师写的C++的推理的程序运行在CPU上的，但是如果想把它运行在深度学习芯片上，就需要转模型、部署等一系列工作。个

jesty·2023-02-17 13:42

【创建tensorflow severing容器出错】failed: Out of range: Read less bytes than requested【已解决】

〇、前言最近在做tensorflowsevering模型部署，拿了个yolov5训练出来的pt模型做实验。

COOL_DREAM_·2023-02-17 07:28

挑选出tensor中等于0的索引_NLP实战篇之tf2中tensor、variable、gradient、ops

如问题分解、bug排查、模型部署等等。相关代码实现开源在：https://github.com/wellinxu/nlp_store，更多内容关注知乎专栏（或微信公众号）：NLP杂货铺。变量张量张量的

weixin_39918145·2023-02-16 20:24

YOLOv5-Lite:NCNN流程跑通

跑通YOLOv5-Lite环境搭建系统相关依赖安装sudoaptinstallbuild-essentialgitcmakelibprotobuf-devprotobuf-compilerlibvulkan-devvulkan-utilslibopencv-dev依赖安装报错解决方案：更新清华镜像源sudocp/etc/apt/sources.list/etc/apt/sources.list.b

wzw773828204·2023-02-07 13:04

华为Atlas200DK开发从零开始3.目标检测模型CANN部署——以YOLOX、YOLOv5和Nanodet为例（1）CANN接口调用

目录前言深度学习模型在AI芯片上部署的一般流程CANN模型部署流程CANNACL接口调用流程(python)步骤1.ACL环境初始化和资源申请步骤2.模型加载步骤3.准备输入数据，预处理，推理，后处理步骤

RuiH.AI·2023-02-07 12:07

TF各类资源

模型部署TFServing部署TensorFlow模型how-to-deploy-tensorflow-models-to-production-using-tf-servingTensorRT加速前向推理

水击长空·2023-02-07 11:29

将yolov5s模型部署到rknn(c++环境)

1下载这个源码地址https://github.com/littledeep/YOLOv5-RK3399Pro，下载yolov55.0的权重，训练自己模型也要基于yolov55.0版本。2将pt模型转换成rknn模型。下面的命令：python3models/export.py--rknn_mode--ignore_output_permute3下载netron软件，查看onnx模型结构，参考官方提

qq_26847897·2023-02-07 08:50

DnCNN论文阅读笔记【MATLAB】

DnCNN论文阅读笔记论文信息：论文代码：https://github.com/cszn/DnCNNAbstract提出网络：DnCNNs关键技术：Residuallearningandbatchnormalization

Weisong Zhao·2023-02-06 14:03

dncnn图像去噪_三种图像去噪方法的比较研究

齐艳丽【摘要】图像噪声会严重影响其视觉效果，采用适当的方法进行图像去噪是一项必不可少的预处理操作。本文对几种常用的图像去噪方法进行了分析，通过仿真高斯噪声和椒盐噪声，着重对基于均值滤波、中值滤波以及卷积神经网络的实际去噪效果进行了比较。实验结果表明三种方法的去噪效果各有优劣，均能实现一定程度上的图像去噪。【关键词】图像噪声，均值滤波，中值滤波，卷积神经网络中图分类号：TP391.41文献标识码：A

weixin_39912566·2023-02-06 14:33

dncnn图像去噪_基于GANs训练去噪深度神经网络实现了良好的图像盲去噪效果

从包含噪音的图像中去除未知噪音是一项充满挑战的工作，由于缺乏有效的训练数据使得这一领域面临许多问题。中山大学的研究人员们提出了一种“两步走”的框架，通过GANs训练输入图像的噪声分布来并利用生成的噪声样本生成了丰富的训练数据，并基于此训练了去噪深度神经网络实现了良好的图像盲去噪效果。几种图像盲去噪算法的表现，右下角为本文结果。一、图像盲去噪图像去噪是早期视觉的重要问题，也是许多计算机视觉任务不可或

weixin_39616339·2023-02-06 14:03

DnCNN论文阅读笔记

文章重点：提出了一个前馈去噪卷积神经网络（DnCNN）用于图像的去噪，使用了更深的结构、残差学习算法、正则化和批量归一化等方法提高去噪性能。优势是可以处理未知噪声水平的高斯去噪。

打着灯笼摸黑·2023-02-06 14:32

DnCNN降噪器

这里写自定义目录标题DnCNN降噪器网络结构训练过程测试过程DnCNN降噪器本文主要介绍去噪的卷积神经网络(DenoisingConvolutionalNeuralNetwork,DnCNN)的结构和功能

Winter Lin·2023-02-06 14:32

基于DnCNN的图像和视频去噪

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达简介随着数字图像数量的增加，对高质量的图像需求也在增加。然而，现代相机拍摄的图像会因噪声而退化。图像中的噪声是图像中颜色信息的失真，噪声是指数字失真。当在夜间拍摄时，图像变得更嘈杂。该案例研究试图建立一个预测模型，该模型将带噪图像作为输入并输出去噪后的图像。深度学习的使用这个问题是基于计算机视觉的，CNN等深度学习技术的进步已经

小白学视觉·2023-02-06 14:02

DNCNN结构描述

有三种类型的层，如图1所示，有三种不同的颜色。(i)Conv+ReLU:第一层使用64个3×3×c大小的滤波器生成64个featuremap，然后利用整流线性单元(ReLU,max(0，·))进行非线性处理。这里表示图像通道数，即灰度图像c=1，彩色图像c=3。(ii)Conv+BN+ReLU:对于层2~(D−1)，使用64个3×3×64大小的过滤器，并在convolution和ReLU之间添加b

TTr_第三方·2023-02-06 14:02

模型剪枝：Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming

论文：https://arxiv.org/abs/1708.06519代码：https://github.com/liuzhuang13/slimming简介由于深度学习模型大小以及计算资源的限制，导致模型部署时受到了很大阻碍

微风❤水墨·2023-02-05 23:04

yolov5系列-yolov5模型部署到web端

yolov5模型部署到web端1.训练火焰烟雾yolov5s模型2.安全帽模型部署到web端2.1后台代码开发2.2前台代码开发3.如何运行4.源码下载1.训练火焰烟雾yolov5s模型略2.安全帽模型部署到

GeekPlusA·2023-02-05 16:13

Jetson嵌入式系列模型部署-1

原文：Jetson嵌入式系列模型部署-1-pudn.com深度学习目标检测arm目录前言1.What、WhyandHow1.1What1.2Why1.3How2.tensorRT2.1什么是tensorRT

javastart·2023-02-05 16:12

centos安装neo4j和模型部署

1.安装java环境参考链接1.下载安装包，传入centos。或者用wget。http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html2.解压tarzxvfjdk-8u121-linux-x64.tar.gz3.使用Vi编辑器，设置环境变量vi/etc/profile添加：#JavaEnv

Koap·2023-02-04 23:12

卷积神经网络新方向：Three-column CNN实现无参考立体图像评估

Three-columnCNN模型通过同时处理立体图像中包含的平面图像信息，以及差分图像所包含的深度信息，构造了一类新的无参考立体图像质量评估方法，突破了传统的处理思想，有效地将平面信息与深度信息统一的运用到质量评估算法

周建丁·2023-02-04 18:30

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