支持Andoid端OpenGL的Caffe2的编译与使用教程

最新推荐文章于 2021-05-28 20:08:37 发布
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#c++ #android #opengl #caffe2

本文介绍如何为Android平台上的Caffe2编译环境加入OpenGL3.1的支持，通过特定教程实现高性能的移动端机器学习应用开发。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

8、Android Studio 使用MNN进行Swin_Transformer分类识别
sxj731533730
02-05 2256
基本思想：使用Android ndk交叉编译一下mnn,然后移植一下Swin_Transformer识别代码到Android 手机上 一、首先搭建交叉编译环境 1、Android 移植C++ 开发的第三方.so包和.a包_sxj731533730-优快云博客_android c++，然后使用Android ndk交叉编译mnn. ...
瑞芯微RK3566/RK3568开发板安卓11固件ROOT教程，Purple Pi OH演示
最新发布
Industio_优快云的博客
12-05 1433
本文介绍RK3566/RK3568开发板Android11系统，编译ROOT权限固件的方法，触觉智能Purple Pi OH鸿蒙开发板演示，支持全新OpenHarmony5.0、安卓、Linux多操作系统
AICamera of Caffe2
musks的博客
07-07 2721
caffe2可以一移植客户端上，今天将caffe2官网上的AICamera小项目实现了下。https://caffe2.ai/docs/mobile-integration.html https://caffe2.ai/docs/AI-Camera-demo-android.htmlhttps://github.com/bwasti/AICamera过程很简单，官网上的说明文档很详细，只要按照步骤
在iOS或Android中集成Caffe2
yiran103的专栏
05-16 2666
以下内容翻译自Integrating Caffe2 on iOS/Android Caffe2针对移动集成进行了优化，灵活，易于更新，并且能够运行在低功耗设备上。 本文将介绍如何在移动项目中实现Caffe2。 相机演示项目 如果您希望在移动端看到可行的Caffe2实施（仅限目前的Android），请查看此演示项目。 AI Camera Demo 摘要 将模型分配给设备（Asset...
Caffe2移动端GPU支持列表
yiran103的专栏
10-31 2361
Caffe2移动端GPU支持列表移动端是Caffe2是发力的方向之一。Caffe2支持通过OpenGL调用移动GPU。然而移动端GPU却无法保持桌面上对CPU的优势，多CPU核心配弱GPU更是安卓界的一大特色。即使强大如iPhone，对于iPhone 6s以下的设备，NNPACK加速的CPU实现也比Apple的MPSCNNConvolution性能好。AndroidAndroid支持设备列表：#if
Android ARMv8编译Caffe2
yiran103的专栏
11-01 2081
编译Android arm64的Caffe2需要android NDK r15c，并且使用build/cmake中的toolchain.cmake。gcc4.9编译ARM64v8a会遇到fp16x4_t类型找不到的问题。NDK中的toolchain.cmake默认使用clang，而直到r15c，clang才支持OpenMP。同时，需要CMake需要升级到3.10，否则”Could NOT find
caffe2 on android,GitHub - KleinYuan/Caffe2-iOS: Caffe2 on iOS Real-time Demo. Test with Your Own Mo...
weixin_30844407的博客
05-28 294
Slack Channel for Deep Learning Communication:https://deep-learning-geeks-slack.herokuapp.com/Caffe2-iOSThis is a project to demo how to use Caffe2/OpenCV 2 to build an iOS application doing real time...
Android平台最新opencv动态库
09-08
"Android平台最新opencv动态库"指的是专门为Android系统编译的OpenCV库，这里的"动态库"是指Dynamic Library，与静态库相比，动态库在运行时被加载到内存中，多个应用程序可以共享同一份库，节省存储空间并降低应用...
阿里开源！轻量级深度学习端侧推理引擎 MNN
数据库技术
05-07 710
AI科学家贾扬清如此评价道：“与 Tensorflow、Caffe2 等同时覆盖训练和推理的通用框架相比，MNN 更注重在推理时的加速和优化，解决在模型部署的阶段的效率问题，从而在移动端更高效地实现模型背后的业务。这和服务器端 TensorRT 等推理引擎的想法不谋而合。在大规模机器学习应用中，考虑到大规模的模型部署，机器学习的推理侧计算量往往是训练侧计算量的十倍以上，所以推理侧的优化尤其重要。...
主流部署端深度学习框架
qq_41883755的博客
01-29 2801
文章目录NCNN同框架对比支持卷积神经网络，多输入和多分支无任何第三方库依赖纯 C++ 实现，跨平台汇编级优化，计算速度极快MNN模型优势通用性轻量性高性能易用性性能测评Paddle lite特点多硬件平台支持轻量化部署高性能实现量化计算支持优势边缘端部署Mace模型架构优化Tensorflow Lite模型结构转换模型格式部署流程总测评 NCNN 腾讯开源的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
caffe2编译－cmake指令及之后生成makefile文件中需添加的变量
06-28
caffe2编译需要的编译指令
【Mac】Caffe 编译android so文件记录
06-01
Mac平台下搭建编译caffe android so文件环境。用于修改caffe开源框架后在android端的使用
已经编译好的Caffe
10-22
快速安装Caffe的示例工程，这是我自己用该方法编译成功的Caffe工程。
Caffe2 build_host_protoc
10-05
Caffe2 build_host_protoc. ...\pytorch\scripts\build_host_protoc.sh运行成功后产生 （build_host_protoc.sh是在VS2017开发人员命令提示符下运行）
caffe2 on android,OpenCV: How to run deep networks on Android device
weixin_39928768的博客
05-28 112
packageorg.opencv.samples.opencv_mobilenet;import android.content.Context;import android.content.res.AssetManager;import android.os.Bundle;import android.support.v7.app.AppCompatActivity;import androi...
Caffe2的源码编译
hzhj的博客
02-27 2079
升级Cmake至3.10版本以上 官网下载最新的CMake版本文件 tar -xzvf cmake*.tar.gz #编译 ./bootstrap gmake gmake install #版本查看 cmake --version下载Caffe2项目及其第三方库git clone --recursive https://github.com/caffe2/caffe2.git #--re...
caffe2 on android,python - Enable multi-threading on Caffe2 - Stack Overflow
weixin_29185167的博客
05-28 194
When compiling my program using Caffe2 I get this warnings:[E init_intrinsics_check.cc:43] CPU feature avx is present on your machine, but the Caffe2 binary is not compiled with it. It means you may n...
Caffe2 Tutorials Overview（一）
Inc.Cool
06-20 1642
原文地址 我们首先要说，我们非常感谢您对Caffe2感兴趣，并希望将来您在您的机器学习产品上使用该框架。 Caffe2旨在模块化，促进在深入学习上的想法和实验原型的快速实现。 考虑到这种模块化，请注意，一旦定义了一个模型，并且您有兴趣获得更多的性能和可扩展性，您就可以使用纯C ++部署这些模型，而无需在最终产品中使用Python。 此外，随着社区开发增强的和高性能模块，您可以轻松地将这些模块交换到
ubuntu14.04安装caffe2
wei_god的专栏
05-02 2369
前段时间贾清扬大牛在Facebook推出了caffe2版本，相比caffe来说感觉更加轻量级和高效。Caffe2的安装相比于caffe在安装的时候更加简便，略去了Makefile.config的各种配置，对于有无GPU以及各种可选库例如OpenCV，anaconda的支持也更简单。（其实你直接装好库以后make就好，以GPU为例，在make的时候，自动检测你是否安装了CUDA，若没有，就自动CPU
Android端使用OpenCV和Caffe进行物体识别
在Android端使用Caffe模型需要将模型文件正确配置，本工程中提到的cfTest3\app\build\intermediates\merged_assets\debug\out路径即是存放Caffe模型的指定位置。 知识点4: 模型文件的使用和部署 在Android应用中...
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