lixuejun2008的博客

1) 到腾讯官网下载 mirrors-ncnn-master.zip2) 解压缩到ncnn目录下,并进入ncnn目录3）运行build.sh 可生成各种平台下的交叉编译工程，可用于测试Windows以外的其它平台4）将src目录下的所有源程序自行生成一个lib工程，得到库文件 ncnn.lib (该文件也可以从这里下载)5) 在tools目录下有一些子目录，分别对应caffe、m...

1）Onnx简介ONNX 定义了一种可扩展的计算图模型、一系列内置的运算单元（OP）和标准数据类型。每一个计算流图都定义为由节点组成的列表，并构建有向无环图。其中每一个节点都有一个或多个输入与输出，每一个节点称之为一个 OP。这相当于一种通用的计算图，不同深度学习框架构建的计算图都能转化为它。现阶段 ONNX 只支持推理，所以导入的模型都需要在原框架完成训练。部分框架已经内嵌了 ONN...

一、安装步骤我以用的是TensorRT 5.0版+Cuda 10.0 + cuDNN 7.3.1,现试一下TensorRT 7.0安装步骤如下：1）从官网下载安装包：https://developer.nvidia.com/tensorrt2）解压安装包3）将相应的安装目录和/bin, /lib目录加入系统path4）确保相应的cuda版本目录及相应的bin目录在系统pat...

测试了一下tesseract文字识别，记录一下备忘1) 黑白反转图不能识别，需自行反转后再识别2）chi_sim和eng都可以识别字母，但只有字母时用eng识别精度更高：用小的识别文本集精度更高3）用pip install tesseract安装时，需先安装tesseract软件发行版，且安装的是基于python2.x的版本。还要注意x86与x64。4) 安装时各种字符集的训练网络...

1) caffe的安装直接下载编译好的版本，要注意与自已要求的版本号相符。解压后应该有 bin, include, lib, python 等4个目录，前3个目录是C++版用的，python目录下有一个caffe子目录，将它拷贝到Python库目录(site-packages)下即可。Caffe的Python版是一般是基于Python 2.X的，要在Python2.X下运行。2）自...

1) NCNN（腾讯）ncnn加速不同于模型量化压缩, 而是采用另一种加速技巧，包括下面的几种:使用低精度 采用openmp多线程加速 采用simd指令集2) MNN（阿里）MNN 是一个轻量级的深度学习端侧推理引擎，核心解决深度神经网络模型在端侧推理运行问题，涵盖深度神经网络模型的优化、转换和推理。这和服务器端 TensorRT 等推理引擎的想法不谋而合。支持异构设备混合计...