ncnn 第7页

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

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

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

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

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

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

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

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）

include#include#include"platform.h"#include#include#include#include"iostream"#include#include"net.h"#ifNCNN_VULKAN

昊月光华·2022-12-10 20:30

yolov5笔记（4）——CPU部署以及NCNN

简单过一遍yolov5的ncnn部署参考上一篇export.pt文件导出onnx格式，记得形参加上--train导出后安装onnx-simplifier，裁剪掉不需要的层。下文还有pyt

Pangaroo·2022-12-10 17:56

yolov5 pt权重文件转为ncnn格式

之前转换过一次，但是没有记录。导致这次转换的时候竟然记不清了。所以随手记录一下。利用yolov5自带的export.py文件将pt文件转为onnxpythonmodels/export.py--weights*******代表要转换的权重路径之后会得到转换成功的onnx文件之后需要对**.onnx文件进行进一步的简化操作。首先安装第三方包pipinstallonnx-simplifier之后：py

weixin_45865900·2022-12-10 17:56

深度学习模型部署学习记录之NCNN_YOLOV5

spnn修炼中2022/2/1618:06:06https://github.com/MarsTechHAN/keras2ncnnspnn修炼中2022/2/1618:06:22https://github.com

cmengwei·2022-12-10 17:56

Android studio 配置ncnn+opencv

Androidstudio配置ncnn+opencv一、下载准备1.下载ncnn预编译库下载地址2.下载opencv-mobile预编译库下载地址我下的是：（暂时不知道Vulkan怎么在里面配置就没用vulkan

尤琳娜喜欢次葡萄·2022-12-10 03:10

ncnn模型推理全过程

ncnn推理最基础教程ncnn介绍模型推理（三板斧）1.初始化网络以及预处理2.送入数据前向传播3.推理结束获取输出数据ncnn介绍ncnn是腾讯优图实验室nihui大佬的主要作品，支持x86、arm、

木辛叔叔·2022-12-09 15:47

insightface torch 量化感知训练QAT实现方法

目前仅可实现量化训练、模型存储及前向推理，暂不可转onnx及ncnn等通用格式模型。全文以M

Darren.Zhang·2022-12-09 11:45

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·2022-12-07 20:12

在Jetson Nano上安装ncnn深度学习框架

1.简介本页面将指导您在JetsonNano上安装腾讯的ncnn框架。因为ncnn框架的目标是移动设备，比如Android手机，所以它没有CUDA支持。

求则得之，舍则失之·2022-12-07 10:18

NCNN-Android编译说明

此方式编译ncnn库的环境必须为Linux,所以需要准备好Linux系统或者使用虚拟机安装Linux系统镜像文件.2.准备好NCCN源文件:这里有不同版本的ncnn文件选择需要的对应版本即可image我们来看下源文件的结构如下

Gavin_2020·2022-12-06 16:35

李宏毅2022《机器学习/深度学习》——学习笔记（5）

文章目录优化方法CNNCNN和全连接神经网络的区别感受野共享参数CNN和全连接神经网络的总结PoolingCNN流程自注意力机制自注意力机制解决的问题输入是一组向量的例子输入是一组向量时输出的可能自注意力机制核心思想自注意力机制具体细节

dotJunz·2022-12-06 11:05

ConvFormer: Closing the Gap Between CNN and Vision Transformers

ConvFormer:ClosingtheGapBetweenCNNandVisionTransformers提出一个新颖的注意力机制：MCA，并且在此基础上提出一个神经网络：ConvFormerMotivationGenerally

-虚名-·2022-12-05 09:14

YOLOv5 的 Android 部署，基于 tflite

环境window1064bityolov5v6.2torch1.7.1+cuda101tensorflow-gpu2.9.1前言前文借助NCNN，在Android上运行YOLOv5目标检测和在Android

迷途小书童的Note·2022-12-05 07:56

Qt实现YOLO目标检测及其界面制作

1.1深度学习模型的准备本文使用的深度学习模型为YOLO系列的轻量级检测模型，模型环境：pytorch1.7.1、python3.6+、ncnn、opencv3+。

普通网友·2022-12-04 17:57

NNDL实验知识点梳理

目录实验内容编程基础机器学习基础FNNCNNRNN网络优化与正则化扩展实验建议自学实验实验基本步骤实验涉及知识点知识点相关细节更多细节实验内容编程基础NNDL实验一numpyNNDL实验二pytorch

HBU_David·2022-12-04 09:57

ncnn 模型加密笔记

ncnnmem加密模型ncnnmem加密模型在Ubuntu下编译ncnn后，在build/tools/下执行.

AI视觉网奇·2022-12-03 13:13

理解 CNN

理解CNN注意：下面提到的图像指位图目录理解CNNCNN人类的视觉原理几个关键层卷积层(fliter、kernel)池化层(pooling)激活层(activate)全连接层(Linear)pytorch

程序员_yw·2022-12-03 06:53

yolov5模型压缩心得

答案显然不是的，模型的运行时间和参数量不成正比，在这里，我对yolov5n模型进行对对比测试，发现结果如下模型模型压缩说明模型大小（onnx）运行时间（ncnn）yolov5nyolov5n原始模型7.1mbasemeantime

羊羊羊爱吃草·2022-12-02 16:22

YOLOv6 ORT/MNN/TNN/NCNN C++推理部署

YOLOv6ORT/MNN/TNN/NCNNC++推理部署0.前言昨天美团开源了YOLOv6，又是一个YOLO系列的新作。此时距离YOLOX开源差不多刚好一年的时间。

DefTruth·2022-12-02 11:55

yolov5 pt转onnx_yolov5＞onnx>ncnn＞安卓apk

一.yolov5pt模型转onnx条件：colabnotebookyolov51.安装环境!pipinstallonnx>=1.7.0#forONNXexport!pipinstallcoremltools==4.0#forCoreMLexport!pipinstallonnx-simplifier2.修改export.pydefforward(self,x):#x(b,c,w,h)->y(b,4

weixin_39808893·2022-12-02 07:31

yolov5部署1——pytorch-＞onnx

yolov5部署1——pytorch->onnx目标：pytorch->onnx->ncnn->android一，环境部署代码来自：https://github.com/ultralytics/yolov5

小俊俊的博客·2022-12-02 07:31

YOLOv5转ONNX转NCNN

MidasKing·2022-12-02 07:01

Pytorch模型部署：torch-onnx-ncnn

主要是学习记录以及一些理解，大部分内容来自以下链接，如有侵权请联系我学习内容：OpenMMlab所著《模型部署那些事》专栏，推荐一看！！！TorchScript简介TorchScript与onnx的区别与联系模型部署简介将一个torch模型转为onnx并与原模型的输出进行对比解决模型部署中的难题让模型的输入动态化，将固定缩放倍数的模型修改为可以动态指定倍数Pytorch转onnxtorch.onn

亿丶Bug·2022-12-02 02:40

Android NNAPI 即将在 Android Q 迎来大更新

一年多过去了，Android模型部署也有了巨大的变化，ncnn继续活跃的维护，加入了int8和vul

haima1998·2022-12-02 01:34

pytorch冻结网络参数，requires_grad与optimizer顺序的关系

具体实现是将要冻结的参数的requires_grad属性置为false，然后在优化器初始化时将参数组进行筛选，只加入requires_grad为True的参数，代码示例如下：cnn=CNN()#构建网络forn,pincnn.named_parameters

村民的菜篮子·2022-12-01 14:18

详细记录YOLACT实例分割ncnn实现

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/128974102本文转载自知乎，作者已授权，未经许可请勿二次转载。0x0YOLACT实例分割https://urlify.cn/rURFry端到端一阶段完成实例分割速度快，550x550图片在TitanXP上号称达到33FPS开源代码，pytorch大法好！0x1

小白学视觉·2022-12-01 11:29

ubuntu安装多版本opencv并存（解决ncnn编译出现“*“ is not member of cv）

cmake的时候发现ncnn默认调用的opencv4.2.0，并且是在/usr下面找的，不对啊，我明明是在/usr/local/下面安装的4.0.1。为啥出现这个问题？

Ceri·2022-12-01 02:44

raspberry pi4B ncnn cpu vulkan benchmark

在MANJARO系统使用vulkan更容易一些，这里放出来NCNN在raspberrypi4上的benchnark。先说结论：分配

幼儿园传奇大侠·2022-12-01 00:19

机器学习之MATLAB代码--CNN预测 _LSTM预测（十七）

代码数据结果代码下列代码按照下列顺序依次：1、clcclearall%%load('Test.mat')Test(1,:)=[];YTest=Test.demand;XTest=Test{:,3:end};%%LSTMCNNCNN-LSTM

小陈IT·2022-11-30 23:02

【X3派】【零基础】将YOLOv5算法部署到X3派上｜ncnn｜未完待续

1、下载YOLOv5-v2.0源码和数据集地平线官方在下面链接（文档2.3.7.YOLOv5s）中指出，当前X3派仅支持yolov5-v2.0版本。2.算法模型示例—horizon_model_convert_sample_documentationv1.12.3文档因为我们是要训练自己的数据集，所以我们首先要从github上下载yolov5的源代码。下载链接：GitHub-ultralytics

Lei00764·2022-11-30 17:58

超快速的端到端实例分割模型，手把手教你用opencv部署Yolact

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨nihate审稿丨邓富城编辑丨极市平台导读作为ncnn推理框架里唯一一款做实例分割的模型，yolact也展现出了它的魅力，实现端到端一阶段完成实例分割且运行速度快

Tom Hardy·2022-11-30 17:25

【PyTorch】PyTorch深度学习实践|视频学习笔记|P10-11|CNN

PyTorch深度学习实践|CNNCNN基础篇CNN的整体计算框架①相较全连接网络来说，CNN采用卷积核的层次架构是为了保留输入数据的空间特征信息；②CNN从本质上来说，就是通过网络的叠加对原始数据做特征提取

kodoshinichi·2022-11-30 17:53

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