ncnn模型部署

RepLKNet：不是大卷积不好，而是卷积不够大，31x31卷积了解一下 | CVPR 2022

整篇论文阐述十分详细，而且也优化了实际运行的表现，值得读一读、试一试 来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:ScalingUpYourKernelsto31x31:RevisitingLargeKernelDesigninCNNs
·2022-03-24 14:55

模型压缩学习之路

【12.13】浙江大学罗浩1.深度学习模型部署困境:①移动设备:算不好②穿戴设备:算不了③数据中心:算不起2.模型压缩的性质：①必要性在许多网络结构中，如VGG-16网络，参数数量1亿3千多万，占用500MB
bu volcano·2022-03-24 02:19

TVM：成为深度学习领域的“Linux”

来源｜wandb.ai翻译｜刘志勇如你所知，PyTorch、TensorFlow、OneFlow等深度学习框架关注的重心是在GPU等硬件上训练模型，但要想将训练的模型部署到手机、物联网设备以及专用加速器
·2022-03-23 15:42

关于CNN的可解释性

1.认识CNNCNN主要就是由Conv、ReLU、Pooling层堆叠而成。当输入图片给CNN网络，经过不同的操作，会产生各种中间图，如下图。
CV算法恩仇录·2022-03-23 14:28

推理框架概览

目录信息汇总使用体验1.MNNVSNCNN2.TNN3.Paddle-Lite4.OpenVino5.TensorRT社区支持发展趋势其他工作中涉及到在各种各样的硬件上做神经网络的推理，对使用到的一些框架做一个梳理汇总
haoliuhust·2022-03-22 22:00

tensorflow基于BERT训练文本分类模型保存为PB（saved model）并部署

扫码关注“自然语言处理与算法”，讨论交流、顶会论文解读~背景基于BERT构建了文本分类任务，由于需要将模型部署至服务器，所以将模型保存为pb形式。
西兰先森·2022-03-22 07:30

RepLKNet：不是大卷积不好，而是卷积不够大，31x31卷积了解一下 | CVPR 2022

整篇论文阐述十分详细，而且也优化了实际运行的表现，值得读一读、试一试 来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:ScalingUpYourKernelsto31x31:RevisitingLargeKernelDesigninCNNs
·2022-03-21 13:15

RepLKNet：不是大卷积不好，而是卷积不够大，31x31卷积了解一下 | CVPR 2022

整篇论文阐述十分详细，而且也优化了实际运行的表现，值得读一读、试一试 来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:ScalingUpYourKernelsto31x31:RevisitingLargeKernelDesigninCNNs
晓飞的算法工程笔记·2022-03-21 13:00

lenet 5 代码 matlab,[codes]LeNet-5 是matlab的代码，关于yann Lecun在89年提出的cnn的原型，这个 成 用于欧洲很多 246万源代码下载- www.pu...

2014-12-04下载次数:120提供者:柳下惠详细说明：是matlab的代码，关于yannLecun在89年提出的cnn的原型，这个代码成功应用于欧洲很多国家的手写支票识别-IsmatlabcodeoncnnyannLecunprototypemadein1989
weixin_39609071·2022-03-21 07:14

RepLKNet：不是大卷积不好，而是卷积不够大，31x31卷积了解一下 | CVPR 2022

整篇论文阐述十分详细，而且也优化了实际运行的表现，值得读一读、试一试 来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:ScalingUpYourKernelsto31x31:RevisitingLargeKernelDesigninCNNsimage
VincentTeddy·2022-03-21 00:53

关于Vision Transformer的一些思考

编辑丨极市平台自相矛盾VisionTransformer（https://arxiv.org/abs/2010.11929）这篇文章最大的贡献点在于abstract里讲的“WeshowthatthisrelianceonCNNsisnotnecessaryandapuretransfo
视学算法·2022-03-18 05:36

Yolov5—nano部署

一、前言1.使用YOLOv5-4x版本在服务器端进行模型训练2.使用YOLOv5-4x版本在nano端进行模型部署二、服务器端1.训练模型保存权重文件（.pt）2.https://github.com/
不散漫的散人·2022-03-18 05:17

17- OpenCV+TensorFlow 入门人工智能图像处理-KNN最近邻域识别手写数字

mark#1重要#2KNNCNN2种方式#3样本:MNIST_data#4旧瓶装新酒：数字识别的不同#4.1网络的搭建4.2每一层结构输入输出4.3先原理后代码样本准备http://yann.lecun.com
weixin_33777877·2022-03-18 05:26

深度学习模型试跑(六):yolov5

文章目录一.前言二.运行2.1数据2.2配置3训练4检测三.ncnn四.tensorrt一.前言划水的时候写一篇用yolov5在做的项目。
(～o▔▽▔)～o o～(▔▽▔o～)·2022-03-18 05:19

超越一切YOLO！旷视提出YOLOX：新一代实时目标检测网络

还提供了支持ONNX、TensorRT、NCNN和Openvino的部署版本。代码刚刚开源！
Amusi（CVer）·2022-03-18 05:24

前端部署实战_YOLOv5-Lite+树莓派

https://github.com/ppogg/YOLOv5-Lite一.树莓派编译ncnnhttps://blog.csdn.net/sinat_29634715/article/details/120112094
Abel_ISP·2022-03-17 07:21

基于Yolov5的烟火检测——模型训练与C++实现部署

前言1.系统环境是win10,显卡RTX3080;cuda10.2,cudnn7.1;OpenCV4.5;yolov5用的是5s的模型，2020年8月13日的发布v3.0这个版本;ncnn版本是20210525
知来者逆·2022-03-17 07:42

人体姿态估计 Android端 ncnn

大致的过程是，经过一番百度，找到了一个名为ncnn的框架，然后参考ncnn-android-yolox的实现，完成了人体姿态估计模型在移动端的部署。
xz1203·2022-03-15 10:23

【模型部署二】C++使用onnxruntime对pix2pix的onnx模型进行推理

文章目录1.环境配置2.Pix2Pix的Onnx模型3.Onnx模型推理1.环境配置VS2019/Ubuntu配置Onnxruntime、Opencv：https://blog.csdn.net/qq_44747572/article/details/121340735?spm=1001.2014.3001.5501Libtorch+vs2019安装及配置：https://blog.csdn.ne
努力的袁·2022-03-15 07:20

C++实现推理, 基于android、ncnn、nano、nx、Xilinx等嵌入式平台

kirin980CPUJetsonNanoJetsonXavierNXJetsonTX2XilinxZCU104ncnnXilinxZCU1041：Onnx-simplifierhttps://github.com
SensorFusion·2022-03-15 07:46

opencv_dnn模型部署学习记录

OpenCVDNN模块——从TensorFlow模型导出到OpenCV部署详解OpenCVDNN模块——从TensorFlow模型导出到OpenCV部署详解_南七小僧的学海无涯-CSDN博客OpenCV图像处理-调用Tensoflow和YOLOOpenCV图像处理-调用Tensoflow和YOLO-知乎https://github.com/JimmyHHua/opencv_tutorialsOpe
cmengwei·2022-03-15 07:02

李沐在斯坦福开新课了！面向机器学习实战，课程全部免费，9月1日可报名

从数据处理到模型部署，共计18节课程，覆盖统计学、算法、代码实现等方面知识。主讲人之一AlexSmola在推特上发文介绍，报名这门课就能学到AutoML、蒸
QbitAl·2022-03-14 07:08

基于FastAPI和Docker的机器学习模型部署快速上手

针对前文所述机器学习模型部署摘要中docker+fastapi部署机器学习的一个完整示例outlinefastapi简单示例基于文件内容检测的机器学习&fastapi在docker容器部署Installpipinstallfastapipipinstall"uvicorn
鱼与鱼·2022-03-13 09:00

机器学习模型部署摘要

1、如果是实时的、小数据量的预测应用，则采用的SOA调用Rserve或者python-httpserve来进行应用；这种应用方式有个缺点是需要启用服务来进行预测，也就是需要跨环境，从Java跨到R或者Python环境。对于性能，基本上我们用Rserver方式，针对一次1000条或者更少请求的预测，可以控制95%的结果在100ms内返回结果，100ms可以满足工程上的实践要求。更大的数据量，比如10
鱼与鱼·2022-03-13 09:00

李沐实用机器学习

一、机器学习在工业应用中的挑战上线复杂模型不光需要大数据量，也需要大量的GPU支持已有数据可能只是对大多数人群效果好，对小部分群体却效果不好当用户群体发生改变，分布改变，模型需要调整模型部署上线会考虑性能
thisissally·2022-03-13 07:47

李沐在斯坦福开新课了！面向机器学习实战，课程全部免费，9月1日可报名

从数据处理到模型部署，共计18节课程，覆盖统计学、算法、代码实现等方面知识。主讲人之一AlexSmola在推特上发文介绍，报名这门课就能学到AutoML、蒸馏、分
人工智能与算法学习·2022-03-13 07:45

重磅！李沐在斯坦福开新课了！

从数据处理到模型部署，共计
SophiaCV·2022-03-13 07:53

python代码库-吐血整理！绝不能错过的24个Python库

文中提及了用于数据清理、数据操作、可视化、构建模型甚至模型部署(以及其他用途)的库。这是一个相当全面的列表，有助于你使用Python开
weixin_37988176·2022-03-12 07:22

目标检测算法RCNN，Fast RCNN，Faster RCNN

文章目录一、REGIONCNN1.1原理1.2候选区域生成方法1.3训练过程1.4R-CNN的计算瓶颈二、FastRCNN2.1改进点2.2网络结构2.3ROIPooling2.4损失函数2.5总结三、
一抹烟霞·2022-03-12 07:39

【GitHubDailyShare】现代机器学习系统的设计原理以及实现

覆盖了编程接口、计算图、编译器前后端、数据处理、模型部署、分布式训练等知识点。GitHub：github.com/openmlsys/openmlsys-zh
GitHubDialy·2022-03-12 07:50

深度学习模型加速方法

深度学习模型加速方法1.简介深度学习（DeepLearning）因其计算复杂度或参数冗余，在一些场景和设备上限制了相应的模型部署，需要借助模型压缩、优化加速、异构计算等方法突破瓶颈。
defenceVT·2022-03-07 07:52

pytorch基于web端和C++的两种深度学习模型部署方式

本文对深度学习两种模型部署方式进行总结和梳理。一种是基于web服务端的模型部署，一种是基于C++软件集成的方式进行部署。基于web服务端的模型部署，主要是通过RESTAPI的形式来提供接口方便调用。
格图洛书·2022-03-07 07:11

cs231n计算机视觉课程笔记

P2目标识别PASCAL数据集一个ImageNet（1500w—4000w、22000类）P32012：AlexNet7-8层2014：VGG网络19层2015：残差网络152层1998LeCunCNN
SereneL9·2022-03-07 07:30

YOLOv5模型剪枝压缩

yolov5v5.0转NCNN和安卓移植见https://blog.csdn.net/IEEE_FELLOW/article/details/
MidasKing·2022-03-07 07:29

OCR产业应用实战，多类别电表读数识别方案详解

本次飞桨产业实践范例库开源电表读数识别场景应用，提供了从数据准备、技术方案、模型训练优化，到模型部署的全流程可复用方案，降低产业落地门槛。⭐项目链接⭐https://gi
·2022-03-03 20:04

在不勾选生成依赖项的前提下用C++编译CUDA

我们在做深度学习模型部署时经常会遇到一个问题：将自己的模型打包成库拿给甲方后，甲方将模型集成到自己软件，在编译时需要勾选生成依赖项(右键项目->生成依赖项->生成自定义->对应CUDA)，如下图所示：如果甲方的开发人员选用的是
@会飞的毛毛虫·2022-02-27 11:05

第七天、卷积神经网络

（容易出现过拟合或者欠拟合）二、卷积神经网络CNNCNN通过感受野和权值共享减少了神经网络需要训练的参数的个数。
幽并游侠儿_1425·2022-02-21 12:41

TF/pytorch/caffe-CV/NLP/音频-全生态CPU部署实战演示-英特尔openVINO工具套件课程总结（下）

，在这篇博客中主要通过演示在Linux系统下实现多个实例模型的演示，操作语言选择熟悉的python语言（C++、java都可以官方技术文档中找到）这次将会仅仅使用到CPU，不需要使用GPU，就可以实现模型部署与
翼达口香糖·2022-02-21 07:49

YOLACT的后处理代码

NCNN上的yoloact用例，包含YOLACT的后处理代码逻辑：ncnn/yolact.cppatmaster·Tencent/ncnn·GitHubncnnisahigh-performanceneuralnetworkinferenceframeworkoptimizedforthemobileplatform-ncnn
papaofdoudou·2022-02-21 07:36

深度学习-服务端训练+android客户端物体识别实战（caffe入门教程+mobilenet+ncnn+android）

文章目录背景物体识别简介自动驾驶淘宝京东使用物体识别技术公司业务需求深度学习简介深度学习的位置深度学习概念深度学习优势深度学习基础知识感知机激活函数多层感知机卷积神经网络卷积层*池化层模型训练前向传播*反向传播与参数优化深度学习服务端框架tensorFlowkeraspytorchCaffe/Caffe2.0caffe框架为何选择caffecaffe环境搭建caffe基础数据集模块概要图solve
sinat_28371057·2022-02-21 07:35

英特尔OpenVINO工具套件快速构建一款AI应用之课程体验

首先和大家说明一下，这是一个体验课程笔记本文记录、博主学习该课程前两个章节内容的笔记心得声明：本文禁止转载、感谢理解与支持文末有课程链接这个课程、博主会一边学习、一边撰写更多笔记类教程对模型部署之转换-
墨理学AI·2022-02-21 07:40

NCNN

1.ncnnncnn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。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。
顾北向南·2022-02-20 12:06

pytorch模型转TensorRT模型部署

pytorch训练的模型用Tensor模型部署我们在部署AI模型时可以有多种选择，使用的是cpu还是gpu，部署框架直接使用pytorch，也可以选择tensorRT，会加速模型推理。
liguiyuan112·2022-02-20 10:35

坑了一下午的模型部署

公司要部署tensorflow到jarvis平台，然后加载了一个模型，本地测是通过的，放到线上用tf-servering就报错，主要是一个tensor给标量，报需要维度；给了维度，报是标量。。。来回折腾好久。最后我提议将模型加载出来，反正那个变量用不着，模型删了重新出pb文件。D大神试了很多次，发了很多次模型过来，结果一直提示要那个tensor，图里删不掉。。。。折腾了好久，最后一行行看报错，发现
18a06fda2d26·2022-02-19 12:30

tensorflow serving入门笔记

多说一句，个人理解tensorflowserving是tensorflow官方版本的模型部署工具包。提供了模型加载、解析、接口封装暴露功能。其中暴露了restfulAPI和GRPC两种模式。
niemingming·2022-02-17 07:10

【学习笔记】tensorflow-serving模型部署

使用tensorflow-serving在docker在虚拟机上【服务器】拉取镜像的方式进行YOLOv3模型部署,并将检测结果在windows系统下【客户端】显示，现将过程整理记录下来。
爱吃肉的鹏·2022-02-17 07:28

特征工程：常用的特征转换方法总结

机器学习模型的生命周期可以分为以下步骤：数据采集数据预处理特征工程特征选择建筑模型超参数调整模型部署要构建模型就必须要对数据进行预处理。特征转换是这个过程中最重要的任务之一。
·2022-02-15 11:49

第19课：模型部署上线的几种服务发布方式

本文将通过以下四个方面对该问题进行讲解：微服务架构简介；模型的持久化与加载方式；Flask和Bottle微服务框架；TensorflowServing模型部署和服务。微服务架构简介微服务是指开发
一纸繁鸢w·2022-02-15 06:14

《Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks》阅读笔记

为什么研究GCNCNN无法处理NonEuclideanStructure的数据，学术上的表达是传统的离散卷积在NonEuclideanStructure的数据上无法保持平移不变性。
机器不会学习·2022-02-14 10:06

鸢尾花预测：如何创建机器学习Web应用程序？

全文共2485字，预计学习时长12分钟图源：unsplash数据科学的生命周期主要包括数据收集、数据清理、探索性数据分析、模型构建和模型部署。
「已注销」·2022-02-14 07:06
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