ncnn 第8页

Shallow and Deep Convolutional Networks for Saliency Prediction

CVPR2016ShallowandDeepConvolutionalNetworksforSaliencyPredictionCNN网络用于显著性预测开源代码：https://github.com/imatge-upc

cv_family_z·2022-11-29 08:16

Android 图像风格迁移(附：打包好的apk文件)

介绍制作的图像风格迁移app，使用腾讯的ncnn框架，有五种变换风格，右上角的图标为切换摄像头操作，效果还凑合，不过速度比较慢，2、3帧左右。

姚先生97·2022-11-28 19:07

【深度学习笔记】5.卷积神经网络

CNNCNN（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）中文名叫卷积神经网络。通常情况下，我们使用全连接神经网络的时候，权重矩阵的参数非常多。其使得整个网络收敛非常缓慢。

不休的turkeymz·2022-11-28 15:08

NCNN和MNN使用前的Linux环境安装

基本环境安装：$sudovim/etc/apt/sources.list替换内容debhttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/bionicmainrestricteduniversemultiversedeb-srchttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/bionicmainrestricteduniv

飏”·2022-11-28 15:31

主流的深度学习推理架构有哪些（NCNNN）

目前市场上应用最广泛的部署工具主要有以下几种：1.腾讯公司开发的移动端平台部署工具——NCNN；2.Intel公司针对自家设备开开发的部署工具——OpenVino；3.NVIDIA公司针对自家GPU开发的部署工

Vertira·2022-11-28 12:18

CUDA-矩阵乘2

虽然现在市面上已经有非常多的矩阵乘的高效实现——如基于cpu的mkl、基于arm设备的ncnn与emll、基于cuda的cublas——掌握了矩阵乘优化的思路不仅能帮助你更好的理解编写高性能代码的一些基本原则

tt姐whaosoft·2022-11-28 12:25

Transformer是什么？看完这篇你就醍醐灌顶

transformer是永远的神，自从transformer使用了抛弃rnncnn的纯attention机制之后，

无枒·2022-11-28 11:24

深度学习笔记(九):神经网络剪枝(Neural Network Pruning)详细介绍

文章目录1:Whatispruning2:PruninginMLP(多层感知机)2.2Howtomakemask3.PruninginCNN(卷积神经网络)1:Whatispruning剪枝是一种模型压缩的方法

ZZY_dl·2022-11-28 04:06

CNN入门全面介绍（李宏毅《机器学习》＜深度学习方向＞)

机器学习》P12文章目录Datawhale202211——李宏毅《机器学习》P12前言一、为什么用CNN二、CNN细节解析CNN优化的角度CNN架构ConvolutionMaxpoolingFlattenCNNinKeras

Beyond_April·2022-11-28 01:11

深度学习模型DNN部署到安卓（移动）设备上——pytorch-＞onnx-＞ncnn-＞Android

一共有四个部分，pytorch->onnx->ncnn->Android1.p

今天也是努力奋斗的阿迪鸭·2022-11-27 09:27

[深度学习] Pytorch模型转换为onnx模型笔记

以方便OpenCVDnn,NCNN,MNN,TensorRT等框架调用。

落痕的寒假·2022-11-27 09:47

腾讯优图NCNN详细分析及实践操作（含Yolov5实践）

腾讯优图「ncnn」荣获2020年度十大开源新锐项目！关于ncnn「ncnn」是一个针对移动平台优化的高性能神经网络推理框

计算机视觉研究院·2022-11-26 12:01

深度学习 Day 3——解决深度学习环境配置问题

解决深度学习环境配置问题文章目录深度学习Day3——解决深度学习环境配置问题一、前言二、问题：环境配置三、解决问题1、确定显卡驱动2、安装3、测试4、不使用anaconda环境配置5、补充一点四、相关知识点补充1、卷神经网络-CNNCNN

-北天-·2022-11-25 19:55

Pytorch模型转onnx、caffe、TorchScript通用代码，onnx模型推理

前言训练好的模型需要移植到ncnn、mnn、tensorrt、tnn、openvino等前向推理框架上部署一、模型转onnx不管是tensorflow、pytorch、mxnet部署时移植到目标框架，那么先将模型转成

songlixiangaibin·2022-11-25 18:50

【论文笔记】RepLKNet论文阅读笔记

paper：ScalingUpYourKernelsto31x31:RevisitingLargeKernelDesigninCNNsgithub：https://github.com/DingXiaoH

嘟嘟太菜了·2022-11-25 07:28

dncnn图像去噪_深度学习图像去噪发展概述

#深度学习图像去噪发展概述由于深度学习，特别是卷积神经网络(CNN)在图像识别等领域取得了较好的成果，近年来，基于深度学习的图像去噪方法也被提出并得到了发展。2008年，VirenJain等提出用CNN处理自然图像的去噪问题[21]，得到了与常规方法(如小波变换和马尔可夫随机场)相近或更优的结果。并说明了特定形式的CNN可以被视为图像去噪的马尔可夫模型推断的结果的一种近似，但是神经网络模型可以避免

weixin_39963440·2022-11-25 06:11

TVM、Openvino、TNN、NCNN前向推理框架使用心得

TVM、Openvino、TNN、NCNN前向推理框架使用心得仅是个人开发过程中的一些心得,不同的开发者应该有不同意见,当然我可能会有一些理解程度不够深入的地方,希望各位指正批评.一共五分,★★★☆☆表示得三分

damon93·2022-11-25 02:46

yolov5部署2——onnx-＞ncnn

yolov5部署2——onnx->ncnn一，ncnn环境搭建1.电脑需要先安装如下几个库：g++、cmake、protobuf、opencvprotobuf安装：$sudoapt-getinstallautoconfautomakelibtoolcurlmakeg

小俊俊的博客·2022-11-24 17:11

dncnn图像去噪_基于强化学习的图像去噪方法与流程

本发明属于图像处理技术领域，涉及一种基于机器学习技术，采用强化学习去除图像噪声的方法。背景技术：随着计算机技术的发展，人们对于图像质量的要求越来越高。但是，由于环境或拍摄设备等因素，能够获得图像通常含有不同程度的噪音，这直接影响了后续应用的效率和正确率，因此，图像去噪技术具有很大的意义。噪声可分为加性噪声和乘性噪声。近年来，去除图片中的噪音提高图片质量成为了视觉领域常见的内容。去噪的方法也可以分为

weixin_39592240·2022-11-24 14:40

RepLKNet论文详解:31×31的超大卷积核模型

这个读作RepLPNet论文名称：ScalingUpYourKernelsto31x31:RevisitingLargeKernelDesigninCNNs原论文地址：https://arxiv.org

思艺妄为·2022-11-24 14:06

手写数字识别从训练到部署全流程详解——模型在Android端的部署

目前市面上基本所有的训练框架训练出来的模型都无法直接在移动端上使用和推理，尽管部分框架同时做了移动端部署功能（如Tensorflow-lite、pytorch-mobile等），但是在性能表现上对比专业的部署框架（如ncnn

彧侠·2022-11-24 11:48

目标检测 YOLOv5 - ncnn模型的加密 C++实现封装库和Android调用库示例

目标检测YOLOv5-ncnn模型的加密C++实现封装库和Android调用库示例flyfish文章目录目标检测YOLOv5-ncnn模型的加密C++实现封装库和Android调用库示例前言模型版本库的版本示例程序的编译环境模型的转换库的制作主要接口部分模型初始化部分推理的输入输出

西西弗Sisyphus·2022-11-24 11:44

高性能！超轻量！AI模型编译器MegCC开源了！让推理引擎体积变小小小小小…

目前社区中存在着不少个移动端深度学习推理框架（比如NCNN、MNN），它们为社区用户在移动端部署深度学习提供了相当多的便利，但是这些推理框架有一个共性问题：随着不断迭代以及性能优化，运行时库会逐渐增大，

Amusi（CVer）·2022-11-24 01:05

目标检测—RCNN、Fast-RCNN、Faster-RCNN、Mask-RCNN

候选区域生成合并规则多样化与后处理特征提取预处理预训练训练数据调优训练网络结构训练数据类别判断分类器正样本负样本位置精修二、Fast-RCNN三、Faster-RCNNMask-RCNN原文来源前言RegionCNN

ANMANA·2022-11-23 17:33

yolov5量化

量化过程：模型提取：onnx模型转化：ncnnint8量化一、环境shufflev2-yolov5的源码和权重地址链接：https://github.com/ppogg/shufflev2-yolov5ncnn

Killwaiter·2022-11-23 11:26

YOLOX模型部署Android端-NCNN方法

YOLOX模型部署Android端-NCNN方法1.YOLOX代码仓库的下载2.ONNX模型转换3.NCNN框架模型转换4安装AndroidStudio5准备Android项目文件6连接手机将自己任务的

勇敢牛牛@·2022-11-23 07:44

Ubuntu 安装Yolo-FastestV2 的一般流程(5),部署ncnn工程.

在前面,我们已经把准备工作都完成了,接下来,我们正式来部署ncnn工程.第一,安装与编译ncnn工程.我们打开终端,输入以下命令:gitclonehttps://github.com/Tencent/ncnn.gitcdncnnmkdirbuild

蒼花星河·2022-11-23 01:17

yolo-fastestv1

YoloDet.h#ifndefNCNN_H_#defineNCNN_H_#include"net.h"#include"benchmark.h"#include//Modelinputimagesize

微笑 ❶·2022-11-23 01:14

Yolo-FastestV2调用例子

yolo-fastestv2.h#ifndefNCNN_H_#defineNCNN_H_#include"net.h"#include#includeclassTargetBox{private:floatgetWidth

微笑 ❶·2022-11-23 01:08

2022 极术通讯-公开课：星辰STAR- MC1 处理器初探

芯方向•在基于安谋科技STAR-MC1处理器的XR806开发板上用ncnn跑神经网络mnistXR806是全志科技研发设计的一款支持WiFi和BLE的高集成度无线MCU芯片，它采用了安谋科技的STAR-MC1

极术社区·2022-11-23 00:06

2021极术通讯-在基于STAR-MC1处理器的XR806开发板上用NCNN跑神经网络 mnist

芯方向•在基于安谋科技STAR-MC1处理器的XR806开发板上用ncnn跑神经网络mnistXR806是全志科技研发设计的一款支持WiFi和BLE的高集成度无线MCU芯片，它采用了安谋科技的STAR-MC1

极术社区·2022-11-23 00:05

【精华】主流的深度学习推理架构

目录主流的深度学习推理架构（1）NCNN（2）OpenVino（3）TensorRT（4）MediaPipe（5）ONNX（6）MNN（7）MACE（8）TNN（9）TVM主流的深度学习推理架构深度学习模型多种部署方式汇总一文带你轻松上手

LeeZhao@·2022-11-22 23:30

快速掌握6大模型部署框架(Pytorch+NCNN+MNN+Tengine+TensorRT+微信小程序)

【视频课】快速掌握6大模型部署框架(Pytorch+NCNN+MNN+Tengine+TensorRT+微信小程序)！..._言有三的博客-CSDN博客

javastart·2022-11-22 23:28

深度学习推理框架

现在主流的推理框架包括：TensorRT，ONNXRuntime，OpenVINO，ncnn，MNN，tnn等。

javastart·2022-11-22 23:54

模型文件转换（pkl转pt转onnx转ncnn）

一、pkl转pt本人只试了pkl转pt，pth等文件转pt应该是一样的。importtorch#Aninstanceofyourmodel.frommodels.MIMOUNetimportMIMOUNetPlusimporttorchvision.transformsastransformsmodel=MIMOUNetPlus()state_dict=torch.load('model.pkl'

Aska205·2022-11-22 21:06

#论文学习#第二篇：CNN-SLAM: Real-time dense monocular SLAM with learned depth prediction

CNN-SLAM:Real-timedensemonocularSLAMwithlearneddepthpredictionCNN-SLAM：基于学习深度预测的实时稠密单目slamAbstract：本文研究了如何利用深度神经网络预测对深度地图进行精确和稠密的单目重建

qq_34716695·2022-11-22 21:29

安卓目标检测，目标跟踪，人流量计数

方案一，NCNN+YOLO

wantao1008hh·2022-11-22 14:26

使用TVM在android中进行Mobilenet SSD部署

我们在端上进行CNN部署的时候，为了最大化的发挥硬件的性能，之前的框架多是用的手工调优的算法Op，如NCNN、Tengine、Feather等等；TVM可谓是另辟蹊径，让框架去自适应

龙啸wyh·2022-11-22 10:39

神经网络量化入门--量化感知训练

后训练量化虽然操作简单，并且大部分推理框架都提供了这类离线量化算法(如tensorrt、ncnn，SNPE等)，但有时候这种方法并不能保证足够的精度，因此本文介绍另一种比后训练量化更有效地量化方法——量化感知训练

AI小男孩·2022-11-22 06:08

量化总结2-tensorrt、ncnn的后量化方式

1、Tensorrt的量化方式/ncnn对称的饱和量化，从ncnn的源码来看，使用的是逐通道量化，tensorrt没看源码就不知道了（应该也是）：问题的核心转化为如何寻找一个最优值T，是的饱和量化能够精度最小

lovep1·2022-11-22 06:03

斯坦福CS224W图机器学习笔记自用：A General Perspective on Graph Neural Networks

GNNsVS.CNNsCNN可以看作是具有固定邻居大小和排序的特殊GNNCNN的滤波器的大小是预定

小粥铺·2022-11-22 01:20

64位系统树莓派部署yolo-fatestv2---超多坑

下面就opencv的安装，ncnn的部署，模型的移植和一些关于模型的修改展开1.op

czc131·2022-11-21 23:04

第六讲 DNN-HMM模型学习笔记

目录1.DNN-HMM语音识别系统2.深度神经网络前馈神经网络FNN卷积神经网络CNNCNNTDNN循环神经网络RNNLSTM混合神经网络3.总结4.作业代码1.DNN-HMM语音识别系统 DNN-HMM

handsomeMB·2022-11-21 17:48

2022.11.20 第9次周报

目录摘要循环神经网络文献阅读内容介绍提出的方法实验本文的贡献小结总结摘要Thisweek,IlearnedaboutRNN,thedifferencesbetweenCNNandRNN,thestructureofRNNs

轻描淡写ζ·2022-11-21 15:22

AI视觉网奇·2022-11-21 13:21

yolact ncnn保姆级源码解读（结合paper）

本文结合yolactpaper详细解读yolactncnn代码，更清楚地了解模型的处理过程。

蓝羽飞鸟·2022-11-21 12:58

【CAM】Learning Deep Features for Discriminative Localization

论文链接githubAbstract1.IntroductionCNN能保留位置信息，但经过用于分类的全连接神经网络时会丢失位置信息。

Ziy.·2022-11-21 08:21

ncnn opencv VS2017 window10 yolov5调用摄像头实时目标检测

Contents环境下载、编译1OpenCV-4.5.4下载、配置2CMake下载安装、配置3下载、编译protobuf-3.4.04下载、编译ncnnVS2017新建项目--编译yolov5输入图片测试检测效果调用本地摄像头

笨可七·2022-11-21 07:03

yoloV5-v3.0-模型转换，pt-＞onnx-＞ncnn

个人微信公众号版本要求yolov5的版本是v3.0pytorch==1.5.0torchvision==0.6.0模型训练网上有很多关于yoloV5训练的教程，可自行百度，如果实在不想找，可以参考下面的几个链接。【小白CV】手把手教你用YOLOv5训练自己的数据集（从Windows环境配置到模型部署）【小白CV教程】Pytorch训练YOLOv5并量化压缩（VOC格式数据集）【小白CV教程】Pyt

老三是只猫·2022-11-21 06:36

【Matting】MODNet：实时人像抠图模型-onnx C++部署

嘟嘟太菜了·2022-11-21 00:28

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