ncnn-系列教程

最新推荐文章于 2024-08-31 09:10:15 发布
置顶 最新推荐文章于 2024-08-31 09:10:15 发布
阅读量992 收藏 2
点赞数
分类专栏： 目标检测 深度学习 ncnn
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhonglongshen/article/details/107759690
版权
ncnn网络框架使用指南
网易搬砖头
11-13 2760
下面以在ncnn上实现caffe网络模型为例，和大家分享下ncnn这个牛叉的网络框架的使用指南。 准备caffe网络和模型 caffe 的网络和模型通常是搞深度学习的研究者训练出来的，一般来说训练完会有 train.prototxt deploy.prototxt snapshot_10000.caffemodel 部署的时候只需要 TEST 过程，所以有 deploy.prototxt 和 caffemodel 就足够了 alexnet 的 deploy.prototxt 可以在这里下载ht.
ncnn-examples-demo（深度学习框架必备，有详细注释）
03-13
ncnn-examples-demo（深度学习框架必备，有详细注释），里面的库路径需要自己更改，用到opencv,vs2015以上版本
ncnn教程
u012483097的博客
10-14 3606
编写ncnn的C++步骤，基本分为五步： 1.定义模型： ncnn:: Net net; 2.load模型： #由其他框架例如pytorch，tensorflow转化为ncnn的模型，包括两个文件.param和.bin net.load_param("model.param"); net.load_model("model.bin"); 3.定义输入数据： cv::Mat bgr=cv::imread("path to image"); const int target_size = 3.
NCNN框架使用教程及迁移学习
qq_35996035的博客
03-21 2361
NCNN开源框架使用教程（PC端） 测试平台：Ubuntu18.04（x64） 测试SqueezeNet开源学习模型在NCNN上的调用（PC端） 对ncnn进行编译 $ cd $ mkdir –p build $ cd build $ cmake … $ make –j4 编译完成后，复制examples目录下SqueezeNet模型的参数模型文件到build/examples目录下 $ copy examples/squeezenet_v1.1.param to build/examples $ cop
NCNN简单入门及安装
程序员深度学习
07-06 4792
1.在电脑端使用ncnn实现分类(alexnet) s1，安装g++，cmake，protobuf，opencv s2，对源码进行编译 git clone https://github.com/Tencent/ncnn $ cd <ncnn-root-dir> $ mkdir -p build $ cd build $ cmake .. $ make -j4 s3，准备caffe模...
win10下使用qt5和MinGW64编译ncnn-master教程
它将GCC编译器和一系列的GNU工具移植到Windows平台。MinGW的目的是提供一个能够生成纯Windows程序的编译器，不包含任何第三方库（如C运行时库），在本资源中，MinGW被用于编译ncnn框架，确保所生成的程序不需要额外...
awesome-ncnn:NC一系列基于NCNN的出色项目
03-31
教程： 带有ncnn的的C ++版本。 使用ncnn（安卓平台人手检测）在Android平台上进行手检测 在移动平台上进行实时疲劳驾驶检测（移动端实时疲劳驾驶检测） 车道检测（带有FCW和LDW）基于Yolov4和超快速车道检测的...
着装分割-基于NCNN+YOLOv8-Seg实现行人着装分割算法-附项目源码+流程教程-优质项目实战.zip
10-20
YOLOv8作为该系列的一个版本，继承了YOLO快速准确的特点，并在速度和精度上进行了进一步的改进。YOLOv8采用一种端到端的训练和检测策略，通过将目标检测问题转换为回归问题，能够在单个神经网络中直接预测边界框和...
算法部署-使用NCNN部署YOLOv10目标检测算法-附项目源码+NCNN模型+编译流程教程-优质项目实战.zip
10-18
这个解决方案不仅包括了YOLOv10的源码，还包括了适用于NCNN框架的模型文件和详细的编译流程教程。这样的项目实战具有较高的实用价值，旨在帮助开发者更好地理解和实践算法部署的过程。 在本项目的文件中，首先会...
yolox部署-使用ncnn在android上部署yolox能够达到实时检测-项目实战-附完整流程教程.zip
最新发布
10-21
通过这个教程，开发者可以快速掌握在Android平台上使用YOLOX和NCNN进行实时目标检测的全过程。教程详细地记录了每一个环节的操作和可能出现的问题，以及对应的解决方法。 通过本项目实战，开发者可以获得以下几方面...
Windows下ncnn环境配置教程详解（VS2019）
08-19
主要介绍了Windows下ncnn环境配置（VS2019）,本文通过图文并茂的形式给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下
ncnn模型部署——ncnn编译和安装
qq_40280673的博客
03-29 5609
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。它是由腾讯开发的，专为移动设备和嵌入式系统设计，旨在提供快速、低功耗、小型的深度学习推理解决方案。
实操教程｜NCNN+Int8+YOLOv4量化模型和实时推理
CV_Autobot的博客
11-28 1487
作者|pengtougu 编辑| 极市平台原文链接 :https://zhuanlan.zhihu.com/p/372278785点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【模型部署】技术交流群后台回复【模型部署工程】获取基于TensorRT的分类、检测任务的部署源码！导读本文作者使用NCNN量化YOLOV4模型以及进行推理的全过程，附有相关...
NCNN（1）--添加对新网络支持教程（LeNet为例）
对角巷
09-25 4539
ncnn框架目前自带支持以下网络： Faster R-CNN MobileNet-SSD SqueezeNet SqueezeNet-SSD YOLOv2 具体实现在路径/ncnn-master/examples/ 1、要运行LeNet，就需要参考其它模型写一个lenet.cpp文件，内容如下： #include &amp;amp;lt;stdio.h&amp;amp;gt; #include &amp;amp;lt;algorithm&amp;amp;gt...
NCNN实战
u010374380的博客
05-21 684
参考：NCNN官方推荐指南https://github.com/Tencent/ncnn/wiki/use-ncnn-with-alexnet.zh caffe模型和参数的获取 deploy.prototxt 和 caffemodel 模型转换，得到.param.bin 和.bin 加载网络模型和参数load_model和load_param 输入图片、转换格式，网络输入，得到预测结果 整理预测结果格式，显示 ...
ncnn实例教程
zhaoluruoyan89的博客
11-28 4619
1.系统要求 win10 VS2015 release X64 2.下载ncnn 的一个工程文件例子：https://github.com/guozhongluo/ncnn-vs2015-examples-demo 3.解压该工程文件，并且用VS2015打开该目录下的ncnn 4.配置工程属性。点击，项目——属性——VC++——包含目录：F:\ncnn-vs2015-examples
NCNN入门之编译与安装
风间琉璃的博客
08-31 1984
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， 开发出人工智能 APP，将 AI 带到你的指尖。ncnn 目前已在腾讯多款应用中使用，如：QQ，Qzone，微信，天天 P 图等。功能概述支持卷积神经网络，支持多输入和多分支结构，可计算部分分支无任何第三方库依赖，不依赖 BLAS/NNPACK 等计算框架。
[深度学习] ncnn安装和调用基础教程
热门推荐
You and Me
07-23 1万+
目录 1 介绍 2 Ubuntu 18下ncnn安装和使用 2.1 Ubuntu 18下ncnn编译安装 2.2 Ubuntu 18下ncnn使用 3 Windows 10下ncnn安装和使用 3.1 Windows 10下ncnn编译安装 3.2 Windows 10下ncnn使用 4 参考 1 介绍 ncnn是腾讯开发的一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架，无第...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值