腾讯开源ncnn：caffemodel转化为.param和.bin文件

最新推荐文章于 2025-01-24 11:16:03 发布
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本文档详细记录了如何将caffe模型转换为ncnn的.param和.bin文件，包括创建VS工程，配置工程，转换工具的使用，以及提供alexnet模型的转换示例。ncnn是一个在手机端优化的深度学习前向计算框架，广泛应用于腾讯的多个产品中。

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本博记录为卤煮使用时的记录，属于事后回忆记录，如有疏漏，请指正。

卤煮：非文艺小燕儿

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感谢开源共享的各位大牛们，让我们能够站在巨人的肩膀上前行。


ncnn Git：https://github.com/Tencent/ncnn

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。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。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

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NCNN 模型文件的生成流程详解
zzcufo的博客
06-14 448
NCNN模型文件包含.param（网络结构）和.bin（权重）两部分，通常由其他深度学习框架转换而来。针对YOLOv11n模型，生成流程包括：1）在PyTorch中训练并保存模型；2）导出为ONNX格式；3）使用NCNN工具转换生成.param和.bin文件；4）可选优化步骤（如量化）。该转换过程需要安装NCNN工具链和ONNX依赖。现有文件是通过这一标准流程生成的预训练模型，用户如需自定义模型需重新执行完整转换步骤。
腾讯开源ncnn：Ubuntu下运行示例
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VivienFu的专栏
08-02 1万+
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yolov4_and_tiny-ncnn-(.bin)+(param).tar.xz
07-02
包含4个文件分别是yolo-v4的.bin和.param 以及yolo-v4tiny的.bin和.param 官方提供的，我忘了从哪里下载的了，教程需要所以传上去了
Param.bin
zll5258的博客
03-26 840
lk/xxx_common/Android.mk    10 bootloader : | $(PRODUCT_OUT)/param.bin  11  12 $(PRODUCT_OUT)/param.bin : param_create  13        $(HOST_OUT_EXECUTABLES)/param_create $@  14  15 XX_HARDWARE_H
caffemodel转NCNN
Custom自定义
01-10 1345
在移动端和嵌入式平台上使用NCNN框架调用caffe模型。 NCNN编译安装 下载链接：https://github.com/Tencent/ncnn/archive/20181228.zip Build from source mkdir build && cd build # 在cmake之前检查一下CMakeLists.txt末尾是否打开了target-tools...
将ncnn及opencv的mat存储成bin文件的方法
chen_znn的博客
12-24 1444
本文介绍了将ncnn及opencv的mat存储成bin文件的方法
onnx，caffe模型在线转ncnn，mnn
wolf2345的博客
07-25 6777
在线地址：https://convertmodel.com/?tdsourcetag=s_pcqq_aiomsg
orm[1] = { 1/128.f }; in.substract_mean_normalize(mean, norm); ncnn::Net net; net.load_param("model.param"); net.load_model("model.bin"); ncnn::Extractor ex = net.create_extractor(); ex.set_light_mode(true); ex.set_num_threads(4);
最新发布
04-09
NCNN 是腾讯开源的一个高性能神经网络前向计算框架，广泛应用于移动端设备上的人工智能应用开发。以下是关于如何使用 `load_param`, `load_model` 和其他相关函数的具体说明。 #### 加载模型参数 在 NCNN 中，模型...
深入解析ncnn::Net类——高效部署神经网络的核心组件
eieihihi的专栏
01-24 1609
在ncnn的核心组件中，ncnn::Net类扮演了至关重要的角色。本文将详细介绍ncnn::Net类的结构、功能及其使用方法，帮助开发者更好地理解和利用这一强大的工具。
MTCNN-ncnn权重.zip
02-26
这些文件中的.bin文件包含了模型的二进制权重数据，而.param文件则包含了模型的结构定义和其他元数据信息。通过这些文件，开发者可以在ncnn框架下快速部署MTCNN模型，进行人脸检测和关键点定位等相关任务。 MTCNN在...
用python提取caffemodel网络参数并保存为二进制文件.bat
VivienFu的专栏
04-28 3347
本篇主要参考了jiarenyf的  Caffe学习：使用pycaffe读取caffemodel参数 但他博客中的只将数据写入了txt，由于自己工程需要使用.bat格式各层的网络参数，因此对其做了一些追加。 输入deploy和预先训练好的caffemodel。 输出：每层一个dat文件存放该层的网络参数。 由于不通工程需求不同，因此下面的代码还需要针对你需要的数据排列方式进
ncnn填坑记录八：将自己训练的模型打包为APK并部署到安卓端运行
下大禹了的博客
06-22 2897
上一篇：ncnn填坑记录七：examples/squeezenet.cpp代码阅读 做一个分类任务，模型选取的mobilenetv3，训练好模型，并按前文依次转换为onnx、ncnn后，参考官方https://github.com/nihui/ncnn-android-squeezenet进行修改。 一. 在PC端运行 ncnn/examples文件夹下：squeezenet.cpp -->mobilenetv3.cpp 修改如下： #include "net.h" #include <alg
caffe模型转ncnn模型
u010451780的专栏
04-25 206
ncnn是腾讯优图最近开源的适合移动端的深度学习框架。mobileNet是谷歌在2017年4月份发表的论文MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications中提出的网络。由于引入了depthwise convolution，mobileNet的模型非常小，1000类的分类模型只有16....
【ncnn】将 caffemodel 转换为 NCNN 格式
zhaotun123的博客
08-16 1334
1、编译win10版本的caffe 详细编译过程参考其他笔记 2、准备需要转换的caffemodel 通常来说，一个caffe模型有以下三个文件： train.prototxt 、deploy.prototxt 、alexnet.caffemodel，其中 train.prototxt 是用于训练的，在部署的时候，只需要 TEST 过程，所以只要有 deploy.prototxt 和caffemo...
提取caffe和ncnn的权重
zqjackking的博客
10-12 4245
之前用腾讯的ncnn的框架做灰度图分类，发现caffe和ncnn的结果不一致。 然后试着将caffe的caffemodel和ncnn的bin文件里面的权重提取出来。 1 提取caffemodel里的参数。#!/usr/bin/env python# 引入“咖啡” import caffeimport numpy as np# 使输出的参数完全显示 # 若没有这一句，因为参数太多，中间会以省略号
自上而下解读ncnn系列（1）：加载param模型和bin文件前向传播
hanzy88的博客
08-30 8486
由于这段时间着手实现tensorflow到ncnn的转换，开发过程中对ncnn框架有了一定的认识，特此分享。 关于tensorflow2ncnn的具体细节和步骤，可以参考我的github: https://github.com/hanzy88/tensorflow2ncnn 目前已支持CNN+FC的转换，并且基于full cnn/mobilenetv2的yolov3已测试成功，由于一定的精度损失结...
yolov3：ncnn之int8量化
liuwei36120516的博客
04-22 3881
笔者将yolov3基于darknet2ncnn在Android移植过程中发现yolov3的模型过大，导致加载不了，为了解决这个问题，笔者想到了int8量化操作，经过int8量化操作后，其模型由200M变为60多M，能顺利加载且精度基本没变，速度也有所提升。 下面将量化步骤和大家分享下： 1、下载合并darknet自定义层的ncnn: https://github.com/xiangweizeng/...
从零开始将onnx转为ncnn所需要的.param和.bin
u012421101的博客
06-13 2934
首先我们需要一个onnx格式的模型文件，如果不会的话可以参考我的这篇博客.h5转onnx。 在此基础上我们需要进行基础的环境配置具体安装可以参考这篇博客https://blog.csdn.net/m0_55048235/article/details/122277696。需要注意的是一定要选择合适版本的CMake，Windows10 64位系统记得选带win64_x64后缀的文件安装，具体可以参考这篇博客https://blog.csdn.net/qq_34303218/article/details/11
yolov5-5.0转换ncnn在安卓平台的应用
bemy1008的博客
03-17 5408
yolov5-5.0转换ncnn在安卓上应用1、NCNN编译2、pt转onnx3、onnx转ncnn4、安卓端部署5、问题及解决 本文的编译应用环境及用到的编译工具为Win10、pycharm、VS2015、Android Studio. 1、NCNN编译 腾讯官方的介绍：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。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。基于 ncnn，开发者能够将深度学习算法轻松移植到手机端
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