ncnn模型部署第8页

【BML全功能AI开发平台初体验】两小时搞定图像分类全流程！

一、新建图像分类数据集二、开始标注第一步：添加标签第二步：点击批量标注第三步：开始批量标注三、新建一个项目四、导入数据集五、配置网络六、配置资源七、模型部署八、模型调用第一步：点击查看详情第二步：点击控制台

七年期限·2023-10-15 19:48

【BML全功能AI开发平台初体验】两小时搞定目标检测全流程！

一、准备开始二、创建并标注数据集三、新建一个项目四、导入数据集五、配置网络六、配置资源七、模型部署八、模型调用第一步：点击查看详情第二步：点击控制台，对接口进行赋权第三步：创建应用第四步：记录APIKey

七年期限·2023-10-15 19:17

【BML全功能AI开发平台】BML平台模型部署调用实战！

BML平台模型部署调用实战一、准备开始第一步：搭建PHP后台第二步：创建MYSQL第三步：开启公有云模型二、编写页面代码三、编写PHP调用代码四、查看效果第一步：点击上传图片第二步：开始预测第三步：查看预测结果四

七年期限·2023-10-15 19:17

【BML全功能AI开发平台初体验】没有服务器也可以实现公有云部署！

基于BML平台的公有云部署一、注意事项二、模型部署第一步：点击立即使用，进入BML总览界面。

七年期限·2023-10-15 19:47

pycharm远程连接服务器

在Python后端开发、AI模型部署时，我们需要在远程服务器上运行Python代码。然而在开发过程中，代码往往需要在主机上不断地编辑、调试，因此我们就会想要在IDE上将本项目代码远程连接到服务器。

一饭名厨姚鲲鲲·2023-10-15 05:18

论文阅读：FFDNet：Toward a Fast and Flexible Solution for CNN based Image Denoising

IntroductionFFDNet是ZhangKai的一篇承前启后之作，从DnCNN到FFDNet再到CBDNet是一个网络的泛化过程，处理的对象从均匀的高斯噪声变成更加复杂的真实噪声。

JimmyCM·2023-10-15 05:09

飞桨与开源计算框架Tengine共同完成端侧AI加速器模型部署

点击左上方蓝字关注我们几年来Tengine在开源社区深度耕耘，吸引了很多不同背景的开发者群体，其中有一大部分就是PaddlePaddle深度学习平台的死忠用户。一直以来都有用户期待能够打通两者的联动，让Paddle上游的各类优质应用算法模型可以透过Tengine框架部署到更多的AIoT硬件平台上，这样的强强联合既方便了PaddlePaddle的开发者扩大模型落地的硬件选择，也丰富了Tengine对

飞桨PaddlePaddle·2023-10-14 23:04

ubuntu下yolov7 tensorrt模型部署

文章目录ubuntu下yolov7tensorrt模型部署一、Ubuntu18.04环境配置1.1安装工具链和opencv1.2安装Nvidia相关库1.2.1安装Nvidia显卡驱动1.2.2安装cuda11.31.2.3

燃烧的枫·2023-10-14 23:59

ubuntu下yolov6 tensorrt模型部署

文章目录ubuntu下yolov6tensorrt模型部署一、Ubuntu18.04环境配置1.1安装工具链和opencv1.2安装Nvidia相关库1.2.1安装Nvidia显卡驱动1.2.2安装cuda11.31.2.3

燃烧的枫·2023-10-14 23:59

ubuntu下yolov5 tensorrt模型部署

文章目录ubuntu下yolov5tensorrt模型部署一、Ubuntu18.04环境配置1.1安装工具链和opencv1.2安装Nvidia相关库1.2.1安装Nvidia显卡驱动1.2.2安装cuda11.31.2.3

燃烧的枫·2023-10-14 23:27

08.SCA-CNN

目录前言泛读摘要IntroductionRelatedWork精读SpatialandChannel-wiseAttentionCNNOverviewSpatialAttentionChannel-wiseAttentionChannel-SpatialSpatial-ChannelExperimentsDatasetandMetric

oldmao_2000·2023-10-14 22:44

只需三分钟，让大家都能体验到AI写文章的乐趣！

有一个办法，那就是把模型部署在GPU服务器上，然后别人直接发送请求进行访问就行了。更进一步，还可以做成网页，更方便互动！这里分享一下我本地搭建的网页地址（72小时有效）：h

「已注销」·2023-10-14 17:09

深度学习验证码项目

项目代码：GitHub-kerlomz/captcha_trainer:[验证码识别-训练]ThisprojectisbasedonCNN/ResNet/DenseNet+GRU/LSTM+CTC/CrossEntropytorealizeverificationcodeidentification.Thisprojectisonlyfortrainingthemodel.GitHub-Pytho

Python9724·2023-10-14 16:41

Paddle Lite在ARM上的应用，以Yolov5为例

开发板PaddleLite编译（基于python3.7）:2.2.1已经编译好的whl包（arm，支持python、耗时分析功能）下载链接2.2.2自己编译(本地编译)三、模型转换（在本地环境中进行）四、模型部署

Sakura咻·2023-10-14 08:46

深度学习入门学习小记录5——【Pytorch】，模型推理间隔较大时，推理耗时增加且存在波动

目录前言ChatGPT的回答：实际测试解决方法：来自chatGPT的解答：前言最近在进行模型部署的工作，比较关注模型的推理耗时，发现相同的模型在推理时存在耗时波动。

。 7.·2023-10-14 07:00

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。

拾光夕拾·2023-10-14 05:33

模型部署，移动端安卓App开发环境搭建和配置教程 ~

点击上方“码农的后花园”，选择“星标”公众号精选文章，第一时间送达在深度学习中，算法模型部署到移动端中应用是最终的目的，上期中讲解了App开发目前主要有以下三种方式：第一种：Eclipse+JDK+AndroidSDK

码农的后花园·2023-10-14 05:00

纽带|MaaS，连接AI与商业落地，重塑行业版图

拓世科技集团·2023-10-13 23:52

建立数据科学基础设施的绝佳指南数据工程师都该人手一册

《Effective数据科学基础设施》由Netflix工程师VilleTuulos撰写，以Metaflow为对象，介绍了数据科学所需要的基础设施，囊括数据准备、特征工程、模型训练、模型部署、服务和持续监控等环节

清图·2023-10-13 21:27

AI工程化—— 探索如何实现AI在企业多快好省的落地

这些环节包括目标定义、数据收集、数据清洗、特征提取、模型选择、模型训练、模型部署和模型监

雪碧有白泡泡·2023-10-13 20:50

使用Libtorch在C++环境下的PyTorch模型部署

使用Libtorch在C++环境下的PyTorch模型部署win11+VS2022提前在下好和pytorch版本一致的libtorch。

m0_48064528·2023-10-13 15:55

pytorch模型部署

大规模部署PyTorch模型需要额外的功能，如打包模型、配置运行时环境，公开API端点、记录和监控以及管理多个模型版本。PythonAPI执行快速原型设计、培训和实验；程序Python运行时。TorchScript提高性能和可移植性（例如，加载和运行C++中的模型）；编程非Python运行时或严格的延迟和性能要求。TorchServe一个快速的生产环境工具，具有模型存储、A/B测试、监控tenso

baye_DOA·2023-10-13 15:53

pytorch 模型部署之Libtorch

Python端生成pt模型文件net.load(model_path)net.eval()net.to("cuda")example_input=torch.rand(1,3,240,320).to("cuda")traced_model=torch.jit.trace(net,example_input)traced_model.save("model.pt")output=traced_mod

AICVer·2023-10-13 15:21

初试基于ONNX Runtime的C++部署pytorch深度学习模型（典型图像分类模型ConvNeXt为例）

其他前言最近开始接触深度学习模型部署相关的知识，主要是pytorch构建的模型如何部署在C++上使用这方面的。查询了目前主流的部署方案，其中下面这篇关于OpenCVDNN

牵走时间的树·2023-10-13 14:52

【CANN训练营-模型部署入门】【CANN训练营0基础赢满分秘籍】昇腾310的Yolov5模型部署全流程课堂例程学习

Ascend训练营:yolov5目标检测代码C++版初探(310开发板运行)一、交叉编译环境安装以下都是在已经安装好CANN的情况下进行下一步的操作：(CANN安装参考:Ascend训练营请参考CANN安装指南)可以从https://gitee.com/ascend/samples下载华为昇腾的代码样例下载好后，可参考cplus文件夹下的分设环境安装教程(编译环境为虚拟机，运行环境为昇腾310)s

karartjjk·2023-10-12 22:24

深度学习 - 回归分析

回归模型的一般形式：几个基本假设如何建立回归模型1.需求分析2.数据收集加工3.确定回归模型4.模型参数估计最小二乘法：最小化误差的平方和5.模型检验优化6.模型部署应用回归模型的特点回归模型的特点

Shine_Zhang·2023-10-12 01:25

精简CNN模型系列之二：SqueezeNet

作者列举了三项小的CNN模型的优点：可以进行更高效率的分布式训练：在分布式训练中，模型可训练参数变小，意味着用于网络通讯的时间减少，这样整个分布式训练系统就能拥有更高的扩展效率；可更高效地将新训练模型部署至端侧设备

城市中迷途小书童·2023-10-11 15:18

82TensorFlow 2 模型部署方法实践--使用 Flask 框架部署模型

使用Flask框架部署模型环境配置首先创建Python3.6虚拟环境，虚拟环境方便我们更好地管理依赖。同时为了留出足够的空间以保证第三方库正常安装，我们需要临时删除线上环境中的一些非必要文件。$sudorm-rf../../opt$virtualenv-p/usr/bin/python3.6pyenv进入虚拟环境，安装本节课程需要的库：Flask，OpenCV，TensorFlow和skimage

Jachin111·2023-10-11 10:14

深度学习网络模型部署——人脸关键点检测论文详解（PFLD）

效果图一、前言PFLD全称APracticalFacialLandmarkDetector是一个精度高，速度快，模型小的人脸关键点检测模型。在移动端达到了超实时的性能（模型大小2.1Mb，在QualcommARM845处理器上达到140fps），作者分别来自武汉大学，天津大学，腾讯AILab，美国天普大学，有较大的实用意义。二、挑战人脸关键点检测作为人脸相关应用中的一个基础任务面临了很多挑战，包括

不懂不学不问·2023-10-11 01:07

Yolov5-v5.0 导出onnx推理结果完全错误

楼主研究生在读，在搞模型部署方面的研究，记录一些遇到的问题。

萝卜丝菲特·2023-10-10 20:24

Pytorch\Onnx\TensorRT

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

烂桃先生之前的账号·2023-10-10 15:09

PyTorch中F.conv2d从ONNX到TensorRT的支持

前言在使用PyTorch进行网络训练得到.pth模型文件后，我们可能会做一些模型部署和加速的工作。这里一般会涉及到将PyTorch模型转为ONNX模型的过程。

TracelessLe·2023-10-10 15:59

Android 在自己的项目中接入OpenCV+YOLOv8+NCNN : 实现人像分割

1.前言通过前两篇文章Android导入ncnn-android-yolov8-seg:实现人体识别和人像分割、Androidncnn-android-yolov8-seg源码解析:实现人像分割，我们已经跑起来了程序

氦客·2023-10-10 04:15

使用android交叉编译ncnn推理代码

前期准备：安装androidstudio1、交叉编译opencvF:\android_studio\Sdk\cmake\3.22.1\bin\cmake.exe-DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=F:\android_studio\Sdk\ndk\25.1.8937393\build\cmake\android.toolchain.cmake-DANDROID_NDK=F:\androi

zk_ken·2023-10-09 21:42

【ESP32 + Edge Impulse平台】模拟多传感器数据融合实验测试

本文章主要记录利用【ESP32+EdgeImpulse平台】完成数据集的采集、训练、测试、模型部署和运行，实现多传感器数据的融合目录1.实验描述1.1【场景1固件】1.2【场景2固件】2.数据集采集2.1

Intoxicated_Rookie·2023-10-09 20:28

NCNN：备忘

1：NCNN中Mat与CV中Mat的区别ncnn中Mat数据的排列格式为(channel,h,w)：bbbb....gggg.....rrrropencv中Mat中数据的排列格式为(h,w,channel

微风❤水墨·2023-10-09 19:24

关于“资源分配”的知识储备

目录异构网络系统异构和异构统计用户调度联邦学习深度学习模型部署“传统资源分配”和“基于DL的资源分配”任务卸载决策、资源约束下的任务分配、存在优先级的任务调度/卸载启发式算法异构网络定义异构网络(HeterogeneousNetwork

一去不复返的通信er·2023-10-09 12:52

AI工程化—— 如何让AI在企业多快好省的落地？

这些环节包括目标定义、数据收集、数据清洗、特征提取、模型选择、模型训练、模型部署和模型监控等

落798.·2023-10-08 18:26

yolov5模型部署到web端，识别返回json格式文件

前言：上次做了一个皮卡丘识别的模型，如下图，不知道怎么搭建yolov5训练模型可以参考这个博客yolov5项目搭建，这次就是把这些训练的模型整合起来，将yolov5模型部署到web端，实现动态选择模型，

爱吃香蕉的阿豪·2023-10-08 02:45

使用ncnn在树莓派4B上部署nanoDet-m网络(12fps)

但是将深度学习模型部署到端侧设备上，实现高效的推理，同样是一个问题很多的领域。在机器人的主控中，树莓派和Jetson系列单板机被使用较多。

bug404_·2023-10-07 23:18

Android 导入ncnn-android-yolov8-seg : 实现人体识别和人像分割

1.前言上篇文章我们在Android中使用OpenCV实现了人脸识别，这篇文章我们使用OpenCV+YOLOv8+NCNN来实现人像分割的功能。

氦客·2023-10-07 16:15

Android ncnn-android-yolov8-seg源码解析 : 实现人像分割

1.前言上篇文章，我们已经将人像分割的ncnn-android-yolov8-seg项目运行起来了，后续文章我们会抽取出Demo中的核心代码，在自己的项目中，来接入人体识别和人像分割功能。

氦客·2023-10-07 16:41

模型部署翻车记：pytorch转onnx踩坑实录

作者|nihate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】技术交流群后台回复【模型部署工程】获取基于TensorRT的分类、检测任务的部署源码

自动驾驶之心·2023-10-07 12:57

ML&DEV[18] | 入职一周年：夯实基础，持续深入

【ML&DEV】ML表示机器学习，DEV表示开发，本专栏旨在为大家分享作为算法工程师的工作，机器学习生态下的有关模型方法和技术，从数据生产到模型部署维护监控全流程，预备知识、理论、技术、经验等都会涉及，

机智的叉烧·2023-10-07 06:36

【RK3588】YOLO V5在瑞芯微板子上部署问题记录汇总

YOLOV5训练模型部署到瑞芯微的板子上面，官方是有给出案例和转过详情的。并且也提供了Python版本的推理代码，以及C语言的代码。但是，对于转换过程中的细节，哪些需要改？怎么改？

钱多多先森·2023-10-07 00:09

大模型部署手记（7）LLaMA2+Jetson AGX Orin

1.简介组织机构：Meta（Facebook）代码仓：GitHub-facebookresearch/llama:InferencecodeforLLaMAmodels模型：llama-2-7b、llama-2-7b-chat下载：使用download.sh下载硬件环境：JetsonAGXOrin2.代码和模型下载cd/home1/zhanghuigitclonehttps://github.co

张小白TWO·2023-10-05 23:29

【代码阅读笔记】yolov5 rknn模型部署

一、main函数思路二、值得学习的地方1、关注yolov5检测流程2、其中几个重要的结构体typedefstruct{intleft;intright;inttop;intbottom;}YOLOV5_BOX_RECT;//box坐标信息typedefstruct{charname[YOLOV5_NAME_MAX_SIZE];intclass_index;YOLOV5_BOX_RECTbox;fl

爱钓鱼的歪猴·2023-10-05 18:03

大模型部署手记（1）ChatGLM2+Windows GPU

1.简介：组织机构：智谱/清华代码仓：https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B模型：THUDM/chatglm2-6b下载：https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b镜像下载：https://aliendao.cn/models/THUDM/chatglm2-6b硬件环境：暗影精灵7PlusWindows版本：Windows11

张小白TWO·2023-10-05 13:03

大模型部署手记（2）baichuan2+Windows GPU

1.简介组织机构：百川智能（前搜狗CEO王小川创立）代码仓：GitHub-baichuan-inc/Baichuan2:AseriesoflargelanguagemodelsdevelopedbyBaichuanIntelligentTechnology模型：baichuan-inc/Baichuan2-7B-Chat-4bits下载：https://huggingface.co/baichua

张小白TWO·2023-10-05 13:32

SNPE 模型量化实战

一.SNPE模型部署的整体流程大致步骤：训练模型->模型转.dlc->模型量化->验证量化结果->模型部署二.安装SNPE环境(docker安装)1.docker登录dockerlogincr.d.xiaomi.net-uorg

CV-deeplearning·2023-10-04 18:36

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