ncnn模型部署第20页

大数据教学实训沙盘介绍

沙盘的作用主要有3个：1、采集真实数据，解决教学中缺少真实数据的困扰；2、形成从数据采集、预处理、挖掘建模、模型部署的业务闭环，可以把构建模型发布到沙盘系统上，根据模型产生真实的反馈不断的修正模型精度；

泰迪智能科技·2022-12-30 11:06

Pytorch项目打包和部署（1）——理论

文章目录一、什么是模型打包部署二、模型打包部署的作用三、学习模型打包部署的目的四、模型部署语言五、模型部署平台六、模型部署设备七、模型部署方式八、模型部署接口（服务器部署）九、模型部署相关工具十、模型可视化先上

wa1tzy·2022-12-30 08:30

算法专家是否面临失业？一个YMIR搞定所有AI研发环节

今年11月，YMIR上线了2.0版本，新增了公共算法库和模型部署功能，不仅进一步降低了算法模型的门槛和成本，还真正实现AI模型生产的全生命周期覆盖。也

YMIRisYMIR·2022-12-30 07:06

基于PP-ShiTu的零售商品结算系统设计与在Jetson Nano上部署推理使用

文章目录第一章作品概述1.1团队介绍1.2背景1.3简介1.4创新点与问题1.5发展前景1.6技术路线第2章技术方案2.1主体检测2.2特征提取2.3向量检索2.4模型部署推理2.5界面设计2.6硬件方面

Yibaomeimei·2022-12-30 07:04

机器学习算法工程师面试 -- 总纲

机器学习算法工程师面试**`机器学习`**一.算法总结问题类型模型类型标签类型学习类型二.数据输入数据采样数据类型数据编码数据预处理三.特征工程特征提取特征选择特征变换特征融合四.模型构建1.神经网络BPRNNCNNSNNGAN2

天机无限·2022-12-30 04:28

【ViT 论文笔记】AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE

“WeshowthatthisrelianceonCNNsisnotnecessaryandapuretransformerapplieddirectlytosequencesofimagepatchescanperformverywellonimageclassificationtasks

bulibuli蛋·2022-12-29 22:57

YOLOX从训练到NCNN部署全流程(2)——代码训练

YOLOX从训练到NCNN部署全流程(1)——环境配置YOLOX从训练到NCNN部署全流程(2)——代码训练YOLOX从训练到NCNN部署全流程(3)——模型转化与量化YOLOX从训练到NCNN部署全流程

机器人涮火锅·2022-12-29 20:45

paddleOCRv3之四： rec识别部分用 tensorRT（C++）部署

文章目录1.简介：速度测试2.paddle模型转onnx3.onnx转为tensorRT的engine模型4.tensorRT在vs2017中的配置5.源码1.简介：tensorRT是nvdiaGPU模型部署的一个框架

1037号森林里一段干木头·2022-12-29 13:21

生产系统中的机器学习：实验笔记（一）——模型部署

为了push自己保持学习，我会把所有实验过程都总结记录，第一个是关于模型部署。不计分实验Part01-部署一个机器学习模型部署预先训练好

Little-Tortoise·2022-12-29 12:59

杰理之nnom【篇】

使用一行代码将Keras模型部署到NNoM模型,支持复杂的结构;Inception，ResNet，DenseNet，OctaveConvolution…

Rambo-Lamborghini·2022-12-29 11:27

关于yolov5模型转换为rknn

将pt模型部署在硬件上需要使用C++编程部署，并且需要将pt模型转化为RK可接受的模型。①目前硬件环境RK仅能解析yolov55.*版本的模型，对于yolov5更新后的6.0版本，硬件并不支持。

123小星星·2022-12-28 23:29

全流程打通！YOLOV5标注&训练&部署：Windows/Linux/Jetson Nano

作者|msnh2012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将分windows和linux,pc和jetsonnx

自动驾驶之心·2022-12-28 22:02

tensorrt部署YOLOv5模型记录【附代码，支持视频检测】

同时英伟达也推出了tensorrt进行模型部署，同时可以进行模型加速，这篇文章就是在学习利用tensorrt进行YOLOv5部署记录【需要有C/C++的基础，我也在学这一部分】

爱吃肉的鹏·2022-12-28 13:27

掌握Pytorch模型压缩裁剪与量化

权重压缩模型在训练时使用的模型权重类型为float32，而在模型部署时则不需要高的数据精度。可以将类型转换为float16进行保存，这样可以降低45%左右的权重大小。

Coggle阿水·2022-12-28 10:44

No toolchains found in the NDK toolchains folder for ABI with prefix: arm-linux-androideabi

yolov5模型部署NCNN到Android端时报错开发NDK遇到的问题1.原因分析：最新版ndk（version=25.1.8937393）的toolchains文件夹中无arm-linux-androideabi

拉莫帅·2022-12-28 09:55

TensorRT实战

1.背景目前主流的深度学习框架（caffee，mxnet，tensorflow，pytorch等）进行模型推断的速度都并不优秀，在实际工程中用上述框架进行模型部署往往是比较低效的。

谢欣燕·2022-12-27 10:55

深度学习理论篇

目录传统神经网络nn整体nn总结前向传播像素点参数预处理（input）权重参数初始化得分函数（W*x）激活函数（f(x)）分类问题反向传播（更新W）损失函数（output和target比较）卷积神经网络CNNCNN

Cherry_xinda·2022-12-27 07:16

安卓NDK开发——基于JNI与NCNN实现深度神经网络口罩佩带检测模型部署

项目源码地址：https://download.csdn.net/download/matt45m/852522392.开发环境是win10,IDE是Androidstudio北极狐，用到的库有NCNN

知来者逆·2022-12-26 15:32

故事的开始：RaidAI

目录引言RapidAI/RapidOCRRapidAI/YOLO2COCORapidOcrAndroidOnnxRapidAI/RapidOcrNcnnRapidAI/PaddleOCRModelConverterRapidAI

Liekkas Kono·2022-12-26 13:31

实用机器学习-2. 数据预处理

面积检查数字列的最大最小值是否合理过滤掉不正常值的列可视化方法displotsubplots/heaetmapboxplot2.数据清洗流程图2.1数据错误缺值、错误、极端值好的ML模型对错误容忍度很高，但是会影响精度把错误的模型部署在线上会影响新收集到的数据质量

11408考研休息室·2022-12-26 11:25

『NVIDIA』JETSON XAVIER NX DEVELOPER KIT学习笔记

最近需要将自定义的TensorFlow模型部署在JETSONXAVIERNXDEVELOPERKIT，这里记录一些如何安装TensorFlow以及OpenCV的方法英伟达开发板JETSONXAVIERNXDEVELOPERKIT

DeepHao·2022-12-26 11:22

Caffe中BN层与CONV层的融合（merge_bn）

代码质量也莫得保证今天需要用pytorch融合下bn层，写个脚本稍后再传到csdn上原理BN层的融合即为将caffe中BN层与Scale层融合进Convolution的权重之中，把三层减少为一层，适用于训练完成的模型部署阶段

心态已炸_沉迷学习·2022-12-26 07:30

【轻量卷积】组卷积（GC）、深度可分离卷积（DSC）与异构卷积（HC）（Pytorch实现）

为了提高网络性能，目前的研究趋向于更深，更复杂的网络，ImageNet刷分的前几名网络的参数量也非常巨大，没有高性能GPU的玩家只有长太息以掩涕兮了，然而，目前嵌入式设备和移动平台对深度学习模型部署的大量需求

风巽·剑染春水·2022-12-26 00:47

目标检测学习--RCNN

论文地址：《Richfeaturehierarchiesforaccurateobjectdetectionandsemanticsegmentation》RCNN(RegionCNN)是将CNN引入目标检测领域的开山之作

胖虎记录学习·2022-12-25 14:23

DJL Java环境下部署pytorch模型推理

由于大数据基本都是Java环境，希望与深度学习结合的话，需要将深度学习模型部署在Java环境下。传统方式使用flask搭建接口，在Java环境中对其调用，但通信时间和内存问题限制了这种方式的发展。

陈末的无涯·2022-12-25 13:49

ICLR2022：基于退化缓解兼容训练的热刷新模型升级，在图片检索中的应用丨AIDrive

在传统的检索模型升级过程中，需要先用新模型离线刷新底库中的所有特征（称之为特征“回填”），再将新模型部署上线，这一过程被称之冷刷新模型升级。

数据实战派·2022-12-24 20:05

30行代码用streamlit构建你的机器学习模型应用

英文说明：Afasterwaytobuildandsharedataapps先看一个极简的效果，将一个文本情感分类的模型部署在了HuggingFace的Space托管页面了。

Python_Ai_Road·2022-12-24 20:13

libgdal.so.20：对‘sqlite3_column_origin_name’未定义的引用

我有个mtcnn-ncnn工程，以前编译都正常，后面加入了数据库sqlite管理，再去掉了sqlite配置，然后编译就报错了//usr/lib/libgdal.so.20：对‘sqlite3_column_origin_name

JCYAO_·2022-12-24 19:56

算法面试之transformer的Attention和多头自注意力机制

1.Attention1.1CNNCNN的卷积操作可以提取重要特征，我觉得这也算是Attention的思想，但是CNN的卷积感受视野是局部的，需要通过叠加多层卷积区去扩大视野，然而实际情况是CNN做NLP

持续战斗状态·2022-12-24 10:24

Pytorch转onnx详解

知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/272767300转自|极市平台导读本文作者总结了自己参与Pytorch到ONNX的模型转换转换工作中的经验，主要介绍了该转换工作的意义，模型部署的路径以及

小白学视觉·2022-12-24 09:56

pytorch2onnx

pytorch2onnx最近做的项目需要把训练好的模型移植到移动端，安卓手机上，实验室选择了ncnn这个框架，所以我选择了pytoch2onnx2ncnn框架的这个思路。

ivory-yy·2022-12-24 09:26

怎样将YOLOv5部署到移动端报错：name ‘SPPF‘ is not defined

问题描述：ultralytics发布的yolov56.0版本中已经加入了export.py文件可以将训练好的模型.pt转换为.tflite格式的轻量化模型部署在Android端，但是注意6.0版本当前代码只能转换

qq_41799012·2022-12-24 09:14

Pytorch——模型的读取和存储

简述我们有时需要把训练好的模型部署到很多不同的设备。在这种情况下，我们可以把内存中训练好的模型参数存储在硬盘上供后续读取使用。

phac123·2022-12-24 06:04

PyTorch 模型读取和存储

需要把训练好的模型部署到很多不同的设备。

下雨天吃火锅哩·2022-12-24 06:33

Mindspore的快速上手

3、如何快速用Mindspore训练bert模型4、用MindsporeServing完成模型部署第二天：1、用MIndspo

LKID体·2022-12-23 20:57

ncnn call to member function ‘create‘ is ambiguous

ncnncalltomemberfunction'create'isambiguousstaticintargmax(constncnn::Mat&bottom_blob,ncnn::Mat&top_blob

AI视觉网奇·2022-12-23 18:11

yolov5s-v3.1 ncnn 部署（二）

目录YOLOv5s-v3.1模型转换第一步：pt2onnx第二步：onnx2ncnnYOLOv5s-v3.1模型转换因为U版YOLO的作者用pytorch实现，yolov5的模型是torch格式的pt。

月亮299·2022-12-23 18:36

pt-＞onnx-＞ncnn（pytorch部署自己训练的模型）

pt-＞onnx-＞ncnn（pytorch部署自己训练的模型）yolov6似乎有部分操作ncnn不支持，需要改一下网络结构，所以这里使用yolov7-tiny首先，找一个目标检测的安卓的demo跑通再换模型

unicorn(｡･ω･｡)·2022-12-23 18:34

yymodel 模型转字典_在C++平台上部署PyTorch模型流程+踩坑实录

最近因为工作需要，要把pytorch的模型部署到c++平台上，基本过程主要参照官网的教学示例，期间发现了不少坑，特此记录。

weixin_39854730·2022-12-23 17:57

Mediapipe人脸关键点检测

人脸关键点检测Mediapipe介绍环境部署人脸关键点检测模型调用与配置输出结果解析绘制面网视频演示Mediapipe介绍MediaPipe是由google制作的开源的、跨平台的机器学习框架，可以将一些模型部署到不同的平台和设备上使用的同时

issa的学习频道·2022-12-23 17:14

【学习资源汇总】

学习资源汇总机器学习双目视觉模型部署工具安装和使用MTMCT工作学习感悟篇机器学习吴恩达深度学习笔记最全最详细！这一篇足够了！

XTX_AI·2022-12-23 13:59

TensorRT学习笔记 1 - 概述

本篇博客希望可以初步说清楚trt是什么；模型部署为什么使用trt，以及使用trt的基本步骤目录1.trt是什么1.1从模型部署说起。

GFward·2022-12-23 13:21

Paddle Inference——基于python API实现Windows端模型部署图像分类

文章目录部署环境准备python环境准备（1）PaddlePaddle（2）opencv模型文件准备pythonAPI预测部署环境准备python环境准备（1）PaddlePaddle请参考飞桨官网安装最新版本的paddlepaddle-gpu。需要按照自己cuda的版本进行不同命令安装。（2）opencvpipinstallopencv-python模型文件准备首先你得有图像分类/目标检测的分类

Irving.Gao·2022-12-23 13:17

【推荐系统笔记】-1.排序服务相关

KryHan·2022-12-22 14:26

深度学习部署架构：以 Triton Inference Server（TensorRT）为例

什么是模型部署？模型训练只是DeepLearning的一小部分，如《HiddenTechnicalDebtinMachineLearningSystems》机器学习系统的技术债书中所说。

禅与计算机程序设计艺术·2022-12-22 13:45

triton 模型部署

TritonInferenceserver是Nvidia开源的模型部署服务的框架。源码地址：https://github.com/triton-inference-server用来加速GPU推理。

learn-to-live·2022-12-22 13:12

基于Triton Server部署BERT模型

JasonLiu1919·2022-12-22 13:41

基于PaddleClas2.2的奥特曼识别，从数据训练到利用PaddleLite2.9框架将模型部署到树莓派4b 64位（调用python api进行图片&视频流识别）

网上PaddleClass2.2文章很少，都是2.1，但是2.2和2.1的配置还是有些区别的，而且看了网上很多关于paddlelite树莓派相关教程都是修改cc文件，然后./run.sh。但是没有直接调用pythonapi的教程，更有甚至利用python使用os.system('./run.sh')进行调用，实在难受。因此有了这篇文章来记录一下。本项目主要是基于PaddleClas2.2的奥特曼识

勤慎诚恕·2022-12-22 13:46

ONNX转换NCNN

ncnn编译依赖OpenCV和protobuf一、安装OnenCV下载Releases·opencv/opencv·GitHub以OpenCV4.5.4为例，下载Sourcecode(zip)，##源码编译

小殊小殊·2022-12-22 12:17

未来6G网络内生智能的探讨与分析

同时对网络内生智能所引发的机器学习建模问题、模型部署/更新问题、如何应用强化学习的问题、以及标准化问题进行了探讨。这些问题需要在无线网络内生智能化进程中被关注和进一步研究。

宋罗世家技术屋·2022-12-22 08:25

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