ncnn

安全帽佩戴检测——从数据处理、训练数据到模型部署落地(带有数据集、训练代码，可使用GPU的C++模型部署代码)

2.训练和开发环境是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·2022-08-26 07:45

Yolov5身份证检测——模型训练

前言系统环境是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·2022-08-26 07:14

机器学习信息熵和热力学定律中的熵有关系吗？

通过不断调整，选择使KL散度最小的ZP和SCALE值作为量化参数，达到使量化信息损失最少的目的，关于这些介绍，可以参考博文：模型量化中的KL散度扫盲_papaofdoudou的博客-CSDN博客_kl三度使用NCNN
papaofdoudou·2022-08-18 07:45

C++实现推理, 基于Tensorflow，OpenCV，NCNN，OpenVINO平台

**基于tensorflowc++接口实现推理基于opencvc++接口实现推理基于ncnnc++接口实现推理深度学习模型推理,为啥需要学习tensorflow,因为需要C++部署,为啥又需要学习opencv
SensorFusion·2022-08-02 07:59

cnn-explainer解释CNN作用过程

cnn-explainerGitHub地址：cnn-explainer论文地址：CNNExplainer:LearningConvolutionalNeuralNetworkswithInteractiveVisualizationcnn-explainer
yizhi_hao·2022-07-28 21:09

Jetson nano上使用ncnn部署yolox

，这篇文章写一下关于部署，yolox之所以刚出来就这么火爆，不仅是精度高、速度快，很大程度上还是因为直接把部署的代码叶开源了，可谓是从训练到部署一条龙服务，很良心，yolox里面开源的部署代码有四种：ncnn
三叔家的猫·2022-07-22 07:22

Transformer（multi-head attention）

文章目录RNNCNNATTself-attention（K/Q/V）Multi-headAttention顺序问题seq2seqwithattentionTransformerTransformer的应用参考文献
aaaaa98666·2022-07-20 07:14

NCNN+Int8+YOLOv4量化模型和实时推理

一、前言2021年5月7日，腾讯优图实验室正式推出了ncnn新版本，这一版本的贡献毫无疑问，又是对arm系列的端侧推理一大推动，先剖出nihui大佬博客上关于新版ncnn的优化点：继续保持优秀的接口稳定性和兼容性
pogg_·2022-07-13 07:42

树莓派部署yolo fastest ncnn记录

成功跑通写的总结部署环境1.ubuntu182.opencv4.5.13.树莓派4b一、编译ncnn1.ncnn环境配置sudoapt-getinstall-ygfortransudoapt-getinstall-ylibprotobuf-devlibleveldb-devlibsnappy-devlibopencv-devlibhdf5
2652189683·2022-07-13 07:39

树莓派4B使用记录YOLOV5＞NCNN（1）

部分相关包下载地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1ME-tebAsib9drdPXZavGXQ提取码：1213系统镜像安装：推荐链接：https://blog.csdn.net/weixin_42108484/article/details/103806719树莓派配置命令（若需要进行配置）：sudoraspi-config树莓派4B部署yolov5记录：opencv编译
Wilson_for·2022-07-13 07:28

【树莓派ncnn部署】

目录一、Pytorch-＞ONNX-＞NCNN-＞NCNNfp16二、树莓派ncnn环境配置2.1、安装git和cmake依赖2.2、安装其他依赖2.3、下载ncnn并解压三、修改相关文件四、编译ncnn
满船清梦压星河HK·2022-07-13 07:27

yolov5s使用Pnnx部署到树莓派4B(Ncnn)

文章目录一、pt->torchscript->param+bin(Pnnx)->Ncnn->Ncnnfp16二、将pt格式转换成.param和.bin格式2.1配置基本环境以及yolov5s.pt文件配置
陪我去看海吧zz·2022-07-13 07:23

yolov5 模型部署NCNN（详细过程）

yolov5模型部署NCNN一、编译ncnn1、在github官网输入ncnn,找到Tencen\ncnn下载ncnn2.打开vs2017工具x64NativeToolsCommandPromptforVS20173
excelNo1·2022-07-13 07:21

树莓派4B使用MNN部署Yolov5-lite

mirrors/mnn.gitcdMNNmkdirbuildcmake..make-j4完成后MNN文件夹如下二、部署Yolov5-lite模型1.将pt模型转换为onnx模型，并转换参考上一篇博客树莓派4B使用NCNN
努力&&奋斗·2022-07-13 07:50

树莓派4B使用NCNN部署Yolov5-lite

目录文章目录前言一、树莓派配置NCNN1.安装依赖2.下载NCNN并编译二、Yolov5-lite模型训练1.源码地址2.安装所需要的包3.训练自己的数据集(YOLO格式)4.模型训练5.模型转换6.onnx
努力&&奋斗·2022-07-13 07:50

ncnn yolov5.cpp切换yolov5n6模型(一)

目录问题1：yolo模型转ncnn模型问题2：yolo5n6.param参数修改背景：ncnnyolodemo源码里面使用的模型是yolov5s_6.0。
JCYAO_·2022-07-13 07:14

ncnn上部署yolov5

1、准备工作U神的yolov5源码，下载地址自己的模型或者yolov5官网发布模型linux系统（本在ubuntu18的docker环境下部署）ncnn源码，下载地址opencvprotobufopencv
LiBin1103·2022-07-13 07:14

使用ncnn在树莓派部署自己的yolov5lites模型

使用ncnn在树莓派部署自己的yolov5lites模型文章目录使用ncnn在树莓派部署自己的yolov5lites模型前言一、windows10上训练自己的yolov5lites模型1下载yolov5lites
陪我去看海吧zz·2022-07-13 07:08

你或许也想拥有专属于自己的AI模型文件格式-(1)

2021年前后，大量的推理框架和训练框架层出不穷；训练框架有较新的Pytorch、TensorFlow，和老的Caffe、Darknet等；推理框架中有各种国产的、开源的，特别是边缘设备上的框架Ncnn
慷仔·2022-07-10 07:49

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
·2022-07-05 12:42

ncnn神经网络计算框架在香橙派OrangePi 3 LTS开发板中的使用介绍

1、腾讯ncnn源码下载命令如下所示1）第一种方法：下载OrangPi百度云盘中提供的ncnn.tar.gz压缩包a)从下面的百度云盘链接可以下载ncnn.tar.gz源码压缩包。
H('ω')M·2022-07-03 13:31

多目标跟踪yolov5+deep sort转ncnn调用

deepsortc++开源代码情况：https://blog.csdn.net/qq_35975447/article/details/1197802761.C++调用代码选择shaoshengsong的C++调用代码https://github.com/shaoshengsong/DeepSORT这里需要去掉tensorflow相关的代码，下载并添加Eigen代码路径，其他需要的库:opencv
街道口扛把子·2022-07-01 07:56

pytorch-yolov5训练自定义数据集，转caffe转ncnn推理（系列文章一）

pytorch-yolov5训练自定义数据集，转caffe转ncnn推理（系列文章一）一、测试环境二、数据集准备三、提取person类别四、VOC格式(XML格式)转YOLO格式标签五、划分训练集和测试集六
黄靖淞·2022-06-30 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
晓飞的算法工程笔记·2022-06-28 19:53

李宏毅《机器学习》| 卷积神经网络(Convolutional Neural Network)（上）

架构三、ConvolutionPropetry1Propetry2问题思考：1、卷积的计算，怎么通过卷机提取特征的2、参数量的计算3、Pooling层的作用，有哪几种4、怎么减少卷积参数量一、为什么用CNNCNN
哒卜琉歪歪·2022-06-25 07:18

Convolutional Neural Network Hung-yi Lee 卷积神经网络 李宏毅

ConvolutionalNeuralNetworkWhyCNNforimageThewholeCNNCNN–ConvolutionCNN-Colorfulimage彩色图像Convolutionv.s.FullyConnectedCNN-MaxPoolingFlattenCNNinKerasWhatdoesmachinelearn
xianglingliwei·2022-06-25 07:04

音频降噪概述(2)一基于AI降噪

目录引言：一.AI降噪模型等基础知识：1.1常见的模型结构：DNNCNNRNN1.2模型训练方法步骤：1.3设计AI降噪模型：步骤二.基于频域掩码的AI降噪模型基于频域掩码的AI降噪算法步骤：三.AI降噪模型的工程部署因果性
咕噜咕噜day·2022-06-25 07:27

CVPR 2022 | RepLKNet：采用31×31大kernel的CNN网络，性能超越Swin Transformer

ScalingUpYourKernelsto31x31:RevisitingLargeKernelDesigninCNNspaper:https://arxiv.org/pdf/2203.06717.pdfcode
xdhe1216·2022-06-15 12:15

yolov5通过ncnn在安卓平台部署

yolov5通过ncnn在安卓平台部署目录1.ncnn与yolov5的关系2.ncnn模型转换3.ncnn安卓环境部署4.修改ncnn-android-yolov5源码5.运行效果-----------
xz＿godlike·2022-06-15 11:46

YOLOV5部署全系列教程（1）

本系列目前主要采用两个方面的部署，一个是基于ncnn的安卓软件编译部署，另一个是基于tensorRT的nvidiajetsonxavierNX系列开发板的部署。
weixin_45265693·2022-06-15 11:46

Windows环境下yolov5移植到Android手机上的详细步骤

真的是踩坑无数加秃头的一个过程，步骤如下：需要的环境：pycharm/vscode，AndroidStudio，Visualstudio2017文章目录一.将训练好的.pt模型转换成.onnx二.onnx->ncnn1
金子007·2022-06-15 10:34

Windows下YOLOv5的Android实现

一、工程下载工程下载二、运行1、安装AndroidStudio，并打开已下载的开源项目：YOLOV5_NCNN_Android2、Run->Run‘app’3、运行效果如下：三、注意：1、Android
Linda Fan·2022-06-15 10:59

YOLOv5学习记录(二): 模型转化及Android端部署

目录前言一、PT-->ONNX-->NCNN1、准备pt文件2、PT转ONNX3、简化ONNX4、ONNX转param、bin5、修改param二、Android平台部署1、安装Androidstudio2
Xiaoer__Lu·2022-06-15 10:28

记录历经三天将自己的yolov5模型部署到Android安卓手机

相关文件报错问题3.build.gradle文件（二）.转化自己模型1.导出需要的onnx文件2.将onnx文件转化成param文件（三）.部署自己模型到手机上1.修改param文件2.修改yolov5ncnn
鲁木子·2022-06-15 10:26

工程详细记录：超准确人脸检测(带关键点)YOLO5Face C++

YOLO5FaceC++工程相关的问题，并且简单介绍下如何使用Lite.AI.ToolKitC++工具箱来跑直接YOLO5Face人脸检测(带关键点),这些案例包含了ONNXRuntimeC++、MNN、TNN和NCNN
Tom Hardy·2022-06-12 09:47

ubuntu环境 安装ncnn

前言1.ubuntu环境安装opencv42.安装g++，cmake，protobuf3.安装并测试ncnn4.cmake编译ncnn项目5.qt编译器内编译ncnn项目正文因为ncnn库依赖opencv
jbyyy、·2022-06-11 07:24

pytorch快手上手——从读取数据到ncnn部署

目录1.读取数据集1.1torch2yaml1.2定义一个dataset类2.训练模型3.图片分类预测3.1python中图片预测3.2使用ncnn进行图片分类预测3.2.1编译和配置ncnn3.2.2pytorch
不变强不改名·2022-06-07 10:23

【深度学习】李宏毅深度学习2022

文章目录机器学习基本概念介绍分类与回归训练攻略网络训练一些细节criticalpointbatch优化器和learningrate引出DL角度1引出DL角度2卷积神经网络CNNCNN引入角度1(本质的角度
可乐大牛·2022-06-07 07:31

windows下最新yolov5转ncnn教程(支持u版yolov5(ultralytics版)v5.0)

参考1.详细记录u版YOLOv5目标检测ncnn实现,这篇文章作者就是ncnn作者2.YOLOv5转NCNN过程3.TorchScript,ONNX,CoreMLExport#251,这是yolov5官方
五四三两幺-发射!·2022-06-02 07:01

pytorch模型（pth，pkl）转ncnn（中介onnx）（附搭建ncnn教程）

pytorch模型（pth，pkl）转ncnn（中介onnx）（附搭建ncnn教程）文章目录pytorch模型（pth，pkl）转ncnn（中介onnx）（附搭建ncnn教程）部署ncnn在windows
急雨·2022-06-02 07:21

torch-onnx-ncnn过程（yolov5）

torch-onnx-ncnn以yolov5为例子安装ncnn如果需要用vscode进行代码调试torch2onnx下载测试转换onnxonnx2ncnn1.生成param和bin文件2.打开生成的.param
前程实景·2022-06-02 07:47

Windows系统下把PyTorch模型转为ncnn模型流程

文章目录前言一、大概流程及ONNX模型简介二、环境配置1、需要安装的软件2、在Windows系统下构建ncnn环境3、VS2015配置三、步骤1、把PyTorch模型（.pth文件）转为onnx模型（.
秦失其鹿的博客·2022-06-02 07:47

【Pytorch-＞ONNX-＞NCNN-＞NCNNfp16-＞vs编译】Windows NCNN部署

目录前言一、Pytorch2ONNX1.1、具体操作1.2、代码二、ONNX2NCNN2.1、下载、编译protobuf2.2、下载编译ncnn2.3、生成ncnn模型2.4、优化ncnn三、VS2019
满船清梦压星河HK·2022-06-02 07:46

pytorch-＞onnx-＞ncnn模型移植

为了将pytorch训练出的人脸识别模型更好地部署到树莓派中，这里选用ncnn前向推理框架加速模型推理过程。
小小小绿叶·2022-06-02 07:42

ncnn初探

1、训练代码#训练我家小喵咪nora的照片#用的是yolov5v6.1版本的ghost网络-->/models/hub/yolov5s-ghost.yaml#训练请自己百度哈哈2、导出onnx#在yolov5修改export.py，导出onnx模型，修改要添加模型为训练模式即model.train()3、onnx转换为onnx-sim#安装onnx-simpliferpipinstallonnx-
kui9702·2022-06-02 07:41

pytorch生成的pth文件转成onnx文件再转成ncnn最后真机调试

官方与训练pth文件代码如下importtorchimporttorchvisionimporttorch.nnasnnimportcollectionsfromtorchsummaryimportsummaryfrommodelimportvggfromtorchvisionimportmodelsout_onnx='./vgg16Net.onnx'model=models.vgg16(pret
大雷哥～·2022-06-02 07:32

Window系统中onnx转化为ncnn详细教程

文章目录前言一、onnx和ncnn是什么？二、使用步骤1.安装protobuf2.克隆安装ncnn3.生成ncnn文件总结前言本文记录了将onnx转化为ncnn框架,方便部署到移动端。
E=mc^2+e^iw+1·2022-06-02 07:59

使用NCNN在jetson TX2上调用GPU进行推理

序言最近手上拿到一块jetsonTX2的板子，通常情况下，nvidia系列的产品部署的话Tensorrt无疑是首选，因为之前写过关于ncnn在arm板子上部署的项目，当时用的是rk系列的板子，无法调用板子上的
三叔家的猫·2022-05-24 07:45

（三）ncnn | PaddleDetection + FCOS + Android Studio

1.简介本文以目标检测模型FCOS为例，详细介绍从使用PaddleDetection训练模型，到最终部署到移动端安卓设备的全流程。2.PaddleDetection项目地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection，PaddleDetection项目结构非常简单（几个关键的目录）：PaddleDetection├─configs├─datase
zhangts20·2022-05-21 18:49

李宏毅机器学习笔记：卷积神经网络

笔记在线阅读地址在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/leeml-note为什么用CNNCNN:ConvolutionalNeuralNetworks我们都知道
黄波波19·2022-05-20 07:05
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