C++部署应用ncnn深度学习模型

最新推荐文章于 2025-02-01 14:29:42 发布
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分类专栏： 基于C++和OpenCV的计算机视觉入门与项目实践 文章标签： 深度学习 人工智能 ncnn C++ 计算机视觉 机器视觉
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哔哩哔哩_bilibili

ncnn是一个轻量级高效的深度学习推理框架，特别适用于资源受限设备，支持常见操作系统和硬件。大多AI训练平台支持将训练后的模型转为ncnn格式。C++可以进行部署应用实现各种深度学习应用。

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MODNet NCNN C++部署代码，及其模型
04-01
1、MODNet NCNN C++部署代码 2、MODNet NCNN量化后模型 3、MODNet NCNN未量化模型 4、MODNet onnx模型
基于C++核心的ncnn深度学习框架设计源码分享
10-02
ncnn深度学习框架的源码分享，不仅为深度学习社区提供了宝贵的资源，也为那些希望在移动和嵌入式平台上部署高性能AI应用的开发者提供了强大的工具。通过这种方式，开发者可以利用开源社区的力量，共同推动深度学习...
移动端机器学习框架ncnn简介与实践
hansun008的博客
12-04 5056
腾讯优图ncnn提供的资料显示：对比目前已知的同类框架，ncnn是 CPU 框架中最快的，安装包体积最小，跨平台兼容性中也是最好的。以苹果主推的 CoreML 为例，CoreML 是苹果主推的 iOS GPU 计算框架，速度非常快，但仅支持 iOS 11 以上的 iPhone 手机，落地受众太狭窄，非开源导致开发者无法自主扩展功能，对开源社区不友好。ncnn 提供了注册自定义层实现的扩展方式，可以将自己实现的特殊层内嵌到 ncnn 的前向计算过程中，组合出更自由的网络结构和更强大的特性。
《深入分析 TNN、MNN 和 NCNN：为不同硬件平台挑选最佳深度学习框架》
最新发布
2503_90221393的博客
02-01 2859
TNN 是腾讯开发的高效深度学习推理框架，专为移动端和嵌入式设备优化。特点：高性能：通过内存优化和多线程加速，适合多平台部署。多平台支持：支持 ARM、X86、NPU 等多种硬件平台。灵活性：支持多种深度学习框架和模型格式，如 Caffe、TensorFlow。
c++实现的cnn
热门推荐
YSM'wall
11-13 1万+
花了2,3天的时间写了c++版本的cnn（其实一天就）
语音转文字——sherpa ncnn语音识别离线部署C++实现
知来者逆的博客
03-21 3243
虽然 PyTorch 提供了对 ONNX 的支持，但并不是所有的 PyTorch 算子都可以无缝地转换为 ONNX 格式。为了考虑多平台的支持，这里选择了 ncnn 推理框架。ncnn 提供了 PNNX 模型转换工具，可以将 PyTorch 模型转换为 ncnn 支持的格式。ncnn 和 PNNX 的代码可读性和可扩展性都很好，当遇到不支持的算子时，可以方便地扩展 ncnn 和 PNNX。
【语义分割】轻量级人像分割PP-HumanSeg NCNN C++ windows部署
AI爱好者的博客，分享计算机领域相关知识
03-17 3983
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。本文将使用NCNN将PP-HumanSeg lite在windows cpu上部署，FPS为18左右。
文字识别（OCR）专题——基于NCNN轻量级PaddleOCRv4模型C++推理
知来者逆的博客
12-01 1万+
使用NCNN对paddle ocr v4进行推理，多平台兼容，可使用GPU。
基于C++的ncnn深度学习框架设计与实现源码
10-04
基于C++的ncnn深度学习框架设计与实现源码涉及了深度学习框架的设计与实现，这是一种高度专业化的技术领域，它结合了计算机编程和机器学习。ncnn是一种轻量级的深度学习框架，它专门为移动设备和嵌入式设备优化了...
基于C++的ncnn深度学习框架设计源码与跨语言支持特性解析
10-04
基于C++的ncnn深度学习框架，以其高性能和跨语言特性，成为了业界瞩目的明星项目。本文将深入解析ncnn框架的设计源码，并探讨其支持多种编程语言的特性。 首先，ncnn框架的设计目标是追求高效的性能，以满足日益...
深度学习模型训练到移动端部署：NCNN、MNN与TNN框架详解
深度学习模型训练到嵌入式移动端部署是一项复杂的任务，涉及多个关键步骤。本文将着重介绍从数据准备到实际部署的全流程，包括数据采集和标注、深度学习算法设计与训练、以及针对移动端（如NCNN、MNN和TNN）的特定...
thundernet_ncnn:带有ncnn的C ++版本的雷网
05-21
Thundernet ncnn the C++ version of thundernet with ncnn 模型均来自 在编译对应环境库替换include和lib 检测结果 欢迎各位开发者移植到移动端，并测试贡献耗时 本耗时测试为macos 单线程 MobileNetV2-YOLOv3 (来自ncnn bencnmark) input shape mAP cost(ms) 352*352 0.715 67.79 thundernet_shufflenetv2_15_voc input shape mAP cost(ms) 320*320 0.712 57.57 352*352 0.722 64.33 384*384 0.734 73.63 416*416 0.738 89.28 448*448 0.744 97.97 480*480 0.747 110.04 thunderne
C++实现CNN识别手写数字
01-10
本vs工程实现 C++实现CNN识别手写数字 里面包含有MNIST数据集
Ncnn框架在c++的推理及其认识
昊月光华的博客
06-23 6276
入门ncnn学习及其c++的推理
C++框架设计 【1-加载CNN模型】
XiaoHeiBlack的专栏
05-18 858
用到的设计模式： 1.工厂模式。根据层的类型创建对应的对象。 2.策略模式。固化运行网络流程中固定的部分。 不用json用用test为了没有依赖库
使用ncnn在c++对onnx进行推理
weixin_42388228的博客
06-10 2038
从https://github.com/Tencent/ncnn/tags选个最新windows平台编译好的shared版本下载，里面的头文件文件夹，dll，lib直接配置到项目即可(build from source一堆错误。。。)
C++元编程——CNN实现
Dr_Jack的博客
11-18 931
就现在来讲，CNN应该就是C++元编程的极限了，再往前也没有什么实际意义了。所以这里也就打个结，算是给自己这段时间的研究一个交代。接下来也没有必要再用C++元编程对机器学习进行艰苦的探索啦。还是专心于自己的专业，干好分内的事。再见，C++元编程！再见，机器学习！
基础卷积算子的C++实现与NCNN卷积层基于CPU的加速策略
weixin_45178274的博客
09-25 334
图像的卷积过程就相当于一个自定义大小的滑块在输入图像上不断移动定义步长并与输入图像对应位置点乘求和，并且一个卷积核对应一层输出特征图，也就是说卷积的最外层是图像深度。
C++ 中的卷积神经网络 (CNN)
小白学视觉
06-15 3722
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 有很多卷积神经网络文章解释了 CNN 是什么以及它的用途是什么，而本文将用 C++ 编写一个 CN...
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