ncnn模型部署第23页

Ubuntu 20.04 编译安装 Qt5、Eigen 3.4.0、OpenCV 4.5.5、ncnn

Ubuntu20.04编译安装Qt5、Eigen3.4.0、OpenCV4.5.5、ncnn前面步骤和在树莓派安装是一样的，到安装OpenCV4.5.5那里，cmake命令有些不一样，安装顺序：Qt5-

DEDSEC_Roger·2022-12-16 21:59

树莓派 4B Raspberry Pi OS（32位）buster Legacy 安装 Qt5、Eigen 3.4.0、OpenCV 4.5.5、ncnn

RaspberryPiOS（32位）buster的Legacy版本：下载地址安装顺序：Qt5->Eigen3.4.0->OpenCV4.5.5->ncnn换清华源并完全更新sudoapt-getup

DEDSEC_Roger·2022-12-16 21:29

TPU编程竞赛系列｜基于TPU-MLIR实现UNet模型部署，比“快”更快！

由算能举办的TPU编程竞赛-AI应用挑战赛正式开赛啦！本次大赛会为选手们提供一个预训练的分割模型UNet及数据集，无需训练模型，选手使用算能的MLIR开源编译器进行编译、量化及调优，兼顾精度与推理速度，最终实现UNet模型在算能1684X芯片上的部署。图像分割是图像处理和计算机视觉领域的一个重要课题，广泛应用于场景理解、医学图像分析、机器人感知、视频监控、增强现实和图像压缩等领域，UNet作为经典

算能开发者社区·2022-12-16 16:59

【模型部署】运行Flask应用

项目场景：项目需要部署模型，因此简单了解了一下Flask。我的情况是本地机器不行，一切操作都在服务器端，本地只是打开网页。问题描述：在尝试写了一个简单的Flask应用，测试运行时遇到了问题：$exportFLASK_APP=hello.py$flaskrun服务器可以正常执行：*ServingFlaskapp'hello.py'(lazyloading)*Environment:productio

连营·2022-12-16 07:04

【AI模型部署】基于flask的pytorch简单分类模型部署

【本博客代码】https://gitee.com/zengxy2020/csdn/tree/master/flask【官方教程】https://pytorch.org/tutorials/intermediate/flask_rest_api_tutorial.html【官方代码】https://github.com/avinassh/pytorch-flask-api（本博客基于此代码有改动）【

曾小蛙·2022-12-16 07:33

pytorch图像分类模型部署

项目地址：GitHub地址该项目是自己写的一个简单的图像分类项目，环境是pytorch1.7.0cuda，从数据读取到训练再到最后的部署。废话不多说，直接上代码：DataLoader.py#-*-coding:utf-8-*-importosimportnumpyasnpfromtorchvisionimporttransforms,utilsfromPILimportImagefromtorch

athrunsunny·2022-12-16 07:03

【模型部署】PaddleOCR模型openvino部署（一）

PaddleOCR:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCRPaddleOCR是一个非常好用的OCR工具，它有如下特性：PP-OCR系列高质量预训练模型，准确的识别效果超轻量PP-OCRv2系列：检测（3.1M）+方向分类器（1.4M）+识别（8.5M）=13.0M超轻量PP-OCRmobile移动端系列：检测（3.0M）+方向分类器（1.4M）+识别（5

嘟嘟太菜了·2022-12-16 04:06

ONNX 模型转 OpenVINO IR 模型

如果模型部署需要ONNX模型转OpenVINOIR模型，只需在openv

NOAHCHAN1987·2022-12-15 23:15

OpenVino端模型部署

直接去Intel官网下载即可：https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/tools/openvino-toolkit/download.html尽量下载最新版本，不过2022.2似乎不能在线安装，需要解压，我这里使用2022.1.下载结束，安装一路点击同意即可。安装结束，配置环境变量：我这里只添加了Release。备注：不同版本的OpenV

盖世猪猪侠·2022-12-15 23:43

ONNX转TensorRT加速模型推理

在使用PyTorch训练得到网络模型后，我们希望在模型部署时通过TensorRT加速模型推理，那么可以先将

TracelessLe·2022-12-15 22:10

Pytorch导出onnx模型，C++转化为TensorRT并实现推理过程

Pytorch导出onnx模型，C++转化为TensorRT并实现推理过程前言本文为旨在实现整个Python导出PyTorch模型，C++转化为TensorRT并实现推理过程过程，只与模型推理，模型部署相关

Adenialzz·2022-12-15 22:09

一文详解AI模型部署策略

编者按：模型部署是AI开发生产流程中的重要步骤。对于许多组织而言，选择最佳的模型部署策略以扩展到生产级系统，都是一项复杂且具有挑战的工作。

·2022-12-15 17:29

移动端推理库

量化计算；CPU端浮点计算：使用XNNPACK；iOSGPU端计算：MetalAndroidGPU端计算：VulkanAndroid上的DSP和NPU支持：通过GoogleNNAPI支持计算图优化腾讯NCNN

smartcat2010·2022-12-15 06:30

onnx 模型转换及推理

最近在部署模型在安卓端时发现ncnn模型不及原来的pytorch精度高，误差挺大的，分类误差超过了0.1，怀疑是模型转换造成的精度损失，这里就验证一下是不是pytorch->onnx模型中产生的误差。

liguiyuan112·2022-12-15 06:30

yolov7 ncnn安卓部署（pt-＞onnx-＞ncnn）

流程：pt->onnx->ncnn。1-yolov7（pt->onnx）下载代码和权重，这里用的是tiny。代码用main分支的，权重手动下载release里的。

越菜越沉默·2022-12-15 06:30

yolov5移动端部署（pytorch转ncnn）——待更新

一、模型转换best.pt转onnxonnx转ncnn一、pytorch->onnx1、打开yolov5/models/export.py，修改路径#模型转换!

也许不错·2022-12-15 06:29

使用NCNN在PC端部署PaddleOCR

序言上一篇文章记录了paddle-lite在arm开发板上部署PaddleOCR的流程，文末也提到了自己使用NCNN去部署的预告，正好今天刚好有时间，就写一篇文章记录一下NCNN部署的过程，本文暂时是介绍了部署在

三叔家的猫·2022-12-15 06:29

如何将onnx转ncnn供移动端推理使用

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。

程序小K·2022-12-15 06:22

丰富 TF Serving 生态，爱奇艺开源灵活高性能的推理系统 XGBoost Serving

为弥补目前社区在生产环境可用的支持GBDT模型、GBDT+FM二分类模型及GBDT+FM多分类模型部署的推理系统的空白，爱奇艺设计开发了灵活、高性能的XGBoostServing推理系统，并在内部多个业务落地使用

爱奇艺技术产品团队·2022-12-14 23:11

手把手教你使用tfserving进行模型部署

本篇文章分享一下如何使用容器进行模型部署并使用部署好的模型。tfserving镜像下载使用docker下载tfserving镜像，关于docker的使用可参考，tfserving包含的版本可在此查看。

qq_42693848·2022-12-14 23:07

ML模型部署-工具箱

ML模型部署-工具箱MachineLearning模型部署涉及两大工程部分，服务优化和模型优化。服务优化就是大家熟知的后端开发优化，涉及的指标有吞吐量、响应时间、CPU占用和服务内存占用等。

Booker Ye·2022-12-14 23:05

Torchserve docker模型部署超详篇

1.模型打包torch-model-archiver--model-nameroadcross--version1.0--model-filemodel.py--serialized-fileresnet34b_16.pth--handlerresnetHandler--export-pathmodel-store-f参数说明：--model-name模型名称，根据自己需要定义，不需要跟真正的模型

一步一步HH·2022-12-14 23:03

pytorch模型部署

Pytorch使用torchserve部署模型比较方便和简单，也方便管理。但是由于内网服务器系统的原因，无法使用torchserve。所以选择flask框架写webapi的方式，来调用模型。1.这里首先将模型保存未onnx格式，然后使用onnx运行时调用。importjsonimportreimportloggingimportcv2importtorchvision.transformsasTi

一步一步HH·2022-12-14 23:02

如何使用TF Serving将TensorFlow模型部署到生产中

byThallesSilva由ThallesSilva如何使用TFServing将TensorFlow模型部署到生产中(HowtodeployTensorFlowmodelstoproductionusingTFServing

cumian9828·2022-12-14 23:59

关键点检测项目代码开源了！

文章第四部分为用C++实现整体的ncnn推理（代码较长，可先马后看）一、YOLOV5训练手部检测训练及部署思路类似表情识别，需要将handpose数据集标签改成一类，只

Datawhale·2022-12-14 23:26

TFServing—AI模型服务部署框架（一）

TFServing是tensorflow的模型部署框架，工业界大部分企业都会选择tfserving工具，这篇文章将详细介绍tfserving的docker部署流程，支持热更新与模型版本自动管理，一旦部署成功

一步一步HH·2022-12-14 23:54

利用ONNX进行PyTorch模型部署

使用ONNX进行PyTorch模型部署程序错误torch转换onnxonnx进行量化2程序错误torch转换onnxpipinstallonnxpipinstallonnxruntime//cpupipinstallonnxruntime-gpuhttps

yddcs·2022-12-14 20:28

pytorch pth 模型转 onnx模型，并验证结果正确性

pytorch模型部署很重要的一步是转存pth模型为ONNX，本文记录方法。

苍蓝儿·2022-12-14 16:48

SAD（自我注意力蒸馏）：Learning Lightweight Lane Detection CNNs by Self Attention Distillation

自我注意力蒸馏来自文章（链接）：LearningLightweightLaneDetectionCNNsbySelfAttentionDistillation项目地址：Codes-for-Lane-Detection

狂奔的菜鸡·2022-12-14 15:44

yolov5第六版转为onnx,ncnn使用

20211118yolov5第六版去掉了focus，在ncnn使用时兼容性更好。

街道口扛把子·2022-12-14 08:59

【论文阅读笔记】【CVPR2020】Improving Convolutional Networks with Self-Calibrated Convolutions

源文http://mftp.mmcheng.net/Papers/20cvprSCNet.pdf源代码https://github.com/backseason/SCNetIntroductionCNN

creami11·2022-12-14 07:03

目标检测(一)：R-CNN系列

）2.2损失函数2.3FastR-CNN的改进和不足3.FasterR-CNN3.1FasterR-CNN算法流程（3个步骤）3.2RPN3.3正样本和负样本3.4损失函数1.R-CNN RegionCNN

Aiolei·2022-12-14 06:26

ONNX再探

这一节我将主要从盘点ONNX模型部署有哪些常见问题，以及针对这些问题

just_sort·2022-12-14 01:18

机器学习笔记（李宏毅 2021/2022）——第三节：CNN卷积神经网络

SpatialTransformerlayer2022-为什么用了验证集还是overfitting2022-鱼与熊掌可以兼得的机器学习一、2021-CNN1.CNN的设计原理ReceptiveField+ParameterSharing=CNNCNN

toro180·2022-12-13 17:38

新一代推理部署工具FastDeploy与十大硬件公司联合打造：产业级AI模型部署实战课...

FastDeploy旨在为AI开发者提供模型部署最优解，具备全场景、简单易用、极致高效三大特点(下文将详细解读)。开

飞桨PaddlePaddle·2022-12-13 16:27

深度学习部署——vue webassembly ncnn demo 流程记录

文章目录说明环境更新日志流程爬坑记录参考说明看大佬nihui/ncnn-webassembly-nanodet的demo，直接使用本机算力，只需要传输一个模型文件，不需要通过网络传输视频流，极大的节省了流量

炼丹去了·2022-12-13 13:32

pytorch网络部分

torch.nn(Neuralnetwork)网络都在nn这库里面图片中最常用的cnnCNN#cnn常用参数in_channelout_channelpadding填充stride步长kernel_size

wsp+·2022-12-13 09:03

DRCNN：超越高斯去噪:深度CNN图像去噪的残差学习

在本文中，我们通过研究前馈去噪卷积神经网络(DnCNNs)的构造向前迈进了一步，将非常深入的架构、学习算法和正则化方法融入到图像去噪中。具体来说，利用残差学习和批归一化来加速训练过程，提高去噪性能。

mytzs123·2022-12-13 07:16

模型部署入门教程（一）：模型部署简介

而模型部署工具箱MMDeploy的开源，强势打通了从算法模型到应用程序这"最后一公里"！

OpenMMLab·2022-12-12 14:19

PaddleX训练一个自定义数据集的图像分类模型，全流程打通（从环境搭建到推理部署）

训练一个自定义数据集的图像分类模型，全流程打通（从环境搭建到推理部署）导航条PaddleX训练一个自定义数据集的图像分类模型，全流程打通（从环境搭建到推理部署）一、环境准备二、数据准备三、模型训练四、可视化指标五、模型预测六、模型部署写在最前

Patience�·2022-12-12 14:45

关于我AbortME

个人觉得来这边这段时间一直在学习新东西，包括但不限于CG，C++，模型部署

是暮涯啊·2022-12-12 09:18

yolov5导出onnx转ncnn部署到android

安装androidstudioCouldnotfindcom.android.tools.build:gradle:5.4.1.Searchedinthefollowinglocations:-https://jcenter.bintray.com/com/android/tools/build/gradle/5.4.1/gradle-5.4.1.pom-https://jcenter.bintr

深蓝-·2022-12-12 08:05

2022.12.11-YOLOv5使用NCNN将模型部署到Android端教程（1）部署自己的训练模型到Android实现静态图片检测

文章目录1.前言2.模型转换2.1.NCNN2.1.1.简介2.1.2.ncnn2.1.3.ncnn-android-yolov52.2.项目准备2.2.1.安装Androidstudio2.2.2.下载解压源码

我真的爱发明·2022-12-12 08:04

Opencv 基本操作五各种连通域处理方法

在深度学习中，尤其是语义分割模型部署的结果后处理中，离不开各类形态学处理方法，其中以连通域处理为主；同时在一些传统的图像处理算法中，也需要一些形态学、连通域处理方法。

万里鹏程转瞬至·2022-12-12 00:07

基于nvidia triton的模型工程化实践

是一款非常好的推理模型部署服务。具体了解：NVIDIATritonInferenceServer|NVIDIADeveloperhttps://developer.nvidia.com/nvidia-

mania_yan·2022-12-11 11:05

triton部署yolov5笔记（四）

直达链接Triton部署YOLOV5笔记（一）Triton部署YOLOV5笔记（二）triton部署yolov5笔记（三）github链接前言triton部署yolov5笔记（三）已经将模型部署到服务器

萝卜一下·2022-12-11 11:02

Triton服务器部署Yolov5s模型应用

目录1.Triton介绍2.Yolov5s模型部署2.1Triton服务端部署2.2Triton客户端部署1.Triton介绍

space01·2022-12-11 11:30

人脸检测：MTCNN人脸及特征点检测--NCNN优化

因为最近卤煮在用ncnn，所以该代码也是基于ncnn架构做的。caffe架构同理如果你对MTCNN这篇论文还不熟悉，建议先去看原理。

BigCowPeking·2022-12-11 09:39

Libtorch模型部署指南

前言：libtorch是pytorch原生支持的生态，理论上只要是pytorch训练的模型都能用libtorch部署，因为他们共用相同的c++代码。主要参考：Pytorch官网一.PyTorch模型转为TrochScriptimporttorchimporttorchvision#Aninstanceofyourmodel.model=torchvision.models.resnet18()sc

CV-deeplearning·2022-12-10 22:03

静默活体检测+人脸检测+人脸识别结合在NCNN模型下的推理(Windows下的VS环境）

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昊月光华·2022-12-10 20:30

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