深度学习算法移植工作内容简介

已于 2022-03-16 16:30:11 修改
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分类专栏： C++ 深度学习 文章标签： 算法 深度学习
于 2022-03-16 16:25:42 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wyl530274554/article/details/123529396
版权
本文探讨了在人工智能领域中，如何进行模型可用性检查、转换和准确性验证，以及详细阐述了代码移植的过程，包括代码修正、配置编译、部署到目标终端、执行和调试等步骤，为AI算法的落地提供了实用指南。

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

  1. 模型处理

    1. 模型可用性检查
    2. 模型转换
    3. 模型准确性验证

  2. 代码移植

    1. 代码移植
    2. 代码修正
    3. 配置编译项
    4. 编译
    5. 部署应用到目标终端
    6. 执行
    7. 调试
    8. 重复5-10
    9. 完毕
【写在前面】深度学习模型 训练-＞移植-＞ 部署
wangxiaobei2017的博客
11-01 1310
任何网络最终的目的是应用，其中边缘端推理是其重要的一个分支，目前的嵌入式部署大多是需要基于caffe模型的移植
深度学习入门之模型训练到移植使用全过程
代码讲故事
09-23 2150
深度学习入门之模型训练到移植使用全过程。通过Keras和tesorflow简单的几行代码，训练自己需要的模型，实现图像识别。包含数据集处理、模型训练、模型测试、模型查看、模型转换、模型迁移等等。Android实现智能识别，把Keras或Tensorflow训练的深度学习模型移植到Android上进行使用。 一、视频结果 1、模型训练 通过Keras和tesorflow简单的几行代码，训练自己需要的模型，实现图像识别。包含数据
深度学习模型移植到嵌入式设备（华为昇腾310 Atlas 200DK）
cdyyyyyyy的博客
11-14 2749
将深度学习模型移植到嵌入式设备，需要了解模型的推理流程，以及嵌入式设备的特性。不同的嵌入式设备对模型加载推理的接口不同。此文以华为昇腾的开发套件为例，其他嵌入式设备可以参考其设备说明文档。
深度学习—移植的可操作性
yuweififi的专栏
08-03 392
移动端的深度学习框架总结： ncnn优势： a) 无任何第三方库 b) 纯c++实现，跨平台 c) 汇编级优化，计算速度极快 使用ARM NEON 指令实现卷积层，全连接层，池化层等大部分cnn关键层 d) 支持多核并行运算 e) 可扩展的模型设计，支持 8bit 量化和半精度浮点存储 f) 支持直接内存引用加载网络模型 g) 可注册自定义层实现并扩展 项目地址：https://github.com/Ten...
深度学习（六十一）NNPACK 移植与实验
hjimce的专栏
03-25 5027
1、克隆下载NNPACK2、克隆下载pthreadpool，把其中的include、src文件，共三个文件分别复制到NNPACK，合并include、src文件3、下载fixdiv，把头文件复制到nnpack文件include中https://github.com/Maratyszcza/FXdiv
深度学习入门之模型训练到移植使用全过程学习文档.zip
09-23
通过Keras和tesorflow简单的几行代码，训练自己需要的模型，实现图像识别。包含数据集处理、模型训练、模型测试、模型查看、模型转换、模型迁移等等。Android实现智能识别，把Keras或Tensorflow训练的深度学习模型移植到Android上进行使用。 具体请参考发表的博客文章。
多层卷积神经网络深度学习算法可移植性分析.pdf
08-18
多层卷积神经网络深度学习算法可移植性分析 多层卷积神经网络深度学习算法是一种常用的图像识别方法，但是在实际应用中，会受到恶意用户或攻击者的攻击，影响模型的泛化能力和可移植性。为了解决这个问题，本文提出...
瑞芯微RV1126开发板算法移植说明文档-环境搭建-opencv交叉编译-C++推理代码-yolov5算法移植-分类算法移植-人脸检测识别算法移植
最新发布
01-16
人脸检测及识别算法移植：涵盖了人脸检测算法移植（blazeface）、人脸识别算法移植、人脸布控数据库、交叉编译数据库和比对结果。 人车非检测算法移植（YOLOv5n）：包括模型转换、C++代码和性能测试。
深度学习算法部署工程.rar
05-22
TIDL是TI的深度学习解决方案，将深度学习应用程序转移到TI芯片的EVE和DSP上的SDK接口。 深度学习分为两个阶段： 网络训练：设计神经网络模型，使用服务器或者具有外部图形处理单元或GPU的PC上通过大型数据集离线...
人工智能深度学习算法评估规范-2018.7(可靠性、可移植性、效率).rar
06-11
这份3.3MB的PDF文档，名为“人工智能深度学习算法评估规范-2018.7(可靠性、可移植性、效率)”，很可能是深度学习社区的一个重要参考资料，为研究人员和开发者提供了统一的评估标准，从而推动了整个领域的健康发展。...
深度学习算法训练和部署流程介绍--让初学者一篇文章理解算法训练和部署流程
cumtchw
03-05 3777
深度学习算法训练和部署流程介绍--让初学者一篇文章理解算法训练和部署流程
FPGA CNN 基于FPGA的深度学习网络移植
06-11
内含基于FPGA的深度学习算法移植的论文和代码 FPGA CNN
基于MiDas的深度估计算法移植与测试
算能开发者社区是一个为开发者提供信息传播、开发交流、技术分享的交流空间。
10-19 1223
基于MiDas的深度估计算法移植与测试，​课程全程将在SOPHGO（算能）云平台上进行。
12.6深度学习_模型优化和迁移_模型移植
gs1we1的博客
12-08 644
​ Open Neural Network Exchange（ONNX，开放神经网络交换）格式，是一个用于表示深度学习模型的标准，可使模型在不同框架之间进行转移。​ ONNX的规范及代码主要由微软，亚马逊 ，Face book 和 IBM等公司共同开发，以开放源代码的方式托管在Github上。目前官方支持加载ONNX模型并进行推理的深度学习框架有： Caffe2, PyTorch, PaddlePaddle， TensorFlow等。
深度学习之MTCNN人脸检测算法的MZ7XB硬件移植（四）
09-01 355
在制作完整套mtcnn的NCNN模型后会生成三个网络的.param与.bin文件，放入米联客5640qt图像采集教程使用的app_code目录下，替换本教程使用的C++文件，并把上述.param与.bin文件放入该目录，如下图： 执行make编译生成编译后的5640_linux_qt文件...
终端移植
weixin_30532369的博客
11-12 145
十岁的小男孩 　　未来，All In AI。IT三分天下，算法、算力和终端。　　 　　本文终端移植方向，助力AI落地。该方向的矛盾在于资源和性能的平衡，即在有限的资源下使性能最大化。本文意在将学习过程中遇到的知识点进行总结，试图构建一个简单的框架，各章节将独起博文，也意抛砖引玉，希望大佬们将知识点完善，知识应该是开源的。 　　该方向主要分理论和工程两部分，即模型优化和模型移植，前者为理论支撑...
基于PYNQ的深度学习模型设计与实现
edward_zcl的博客
08-27 5999
本人其实做过一段基于ZYNQ的FPGA加速开发，但是后面不了了之了，也不太清楚脉动阵列发展到什么程度了，还有不断从ISE(CHIPSCOPE)，到VIVADO(ILA，也包含SG，SDK套件)以及对应驱动，BOOT工具与教程，以及现在的SDSOC/SDx系列，HLS，PYNQ这样的基于ARM，LINUX，FPGA协处理器的板子等等等，不得不说Xilinx在文档还有与高校合作投入上真的很下功夫。 ...
深度学习模型移植的移动端框架总结
X优快云J2713的博客
06-27 381
公司这边使用自己开发的CNN库，下面列出各大公司使用的CNN库。 之前调研过NCNN和FeatureCNN 　　1. 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 　　2. ncnn 从设计之初深刻考虑手机端的部署和使用 　　3. 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 　　4. ncnn 目前已经在腾讯支持多款手机应用：qq,...
基于PYNQ实现神经网络目标识别——总贴
weixin_46307347的博客
10-26 1904
项目干了一半了，一共有3项： 有监督（完结） 小样本（识别速度需要优化） 无监督（10.30开始） 打算做无监督这一项的同时开始记录这一整套的流程： 1.python生成较好的网络模型。 2.将网络模型中所有权重及偏差参数导出生成为.bin文件。 3.在vivado hls中以C语言复现网络模型，获取权重.bin文件参数固化在网络代码中，并导入test bench文件验证C语言复现神经网络的正误。 4.在vivado hls中对网络模型优化，延时与资源的优化，最后生成ip核。 5.在vivado中导入ip核
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