第5章应用CMake脚本语言的相关知识,实现了一个快速排序算法程序;第11章则综合应用了本书介绍的知识,基于onnxruntime第三方机器学习推理运行时库,实现了一个手写数字识别库及配套命令行工具。希望这两个实践项目能够帮助读者更快更好地将所学知识应用于实践中。 本书读者 本书面向已经掌握C和C++编程语言基础,同时希...
()); } return 0; } 运行结果如下: 最新SDK使用解析 OpenVINO2022版本推理开发跟之前版本最大的不同在于全新的SDK设计,新的SDK设计显然对齐了ONNXRUNTIME...,libtorch等这些部署框架简约SDK设计中的优点,从模型的读取,到数据预处理,到模型推理、预测结果解析,在数据流通跟推理流程方面都比之前的SDK简单易学,非常...
在Windows上使用CMake时,如果需要指定运行时输出目录,可以使用RUNTIME_OUTPUT_DIRECTORY属性。以下是一个简单的示例: 代码语言:cmake 复制 cmake_minimum_required(VERSION 3.0) project(example) set(CMAKE_CXX_STANDARD 11) add_executable(example main.cpp) # 设置运行时输出目录 set_target_properties(example P...
onnxruntime部署resnet ide ci 图层 转载 blueice 6月前 53阅读 Resnet网络搭建 resnetv1c 补充材料地址:Support-RCAN 作者的项目地址: RCAN-Pytorch1 网络介绍 在这篇文章中,作者提出了一种让CNN更深的方法:首先要做的就是,准备10个残差组(RG),其中每组包含20个残差通道注意模块(RCAB)。 研究人员表示...
文章目录前言一、大概流程及ONNX模型简介二、环境配置1、需要安装的软件2、在Windows系统下构建ncnn环境3、VS2015配置三、步骤1、把PyTorch模型(.pth文件)转为onnx模型(.onnx文件)2、简化onnx模型3、生成ncnn模型4、使用VS编译ncnn模型总结 前言 最近需要部署深度学习模型,选用了腾讯的ncnn框架,也就是要把...
第5章应用CMake脚本语言的相关知识,实现了一个快速排序算法程序;第11章则综合应用了本书介绍的知识,基于onnxruntime第三方机器学习推理运行时库,实现了一个手写数字识别库及配套命令行工具。希望这两个实践项目能够帮助读者更快更好地将所学知识应用于实践中。 本书读者 本书面向已经掌握C和C++编程语言基础,同时...
CMAKE_PREFIX_PATH是一个环境变量,用于指定CMake在查找第三方库时的搜索路径。在CMake构建系统中,当需要使用wxWidgets库时,可以通过设置CMAKE_PREFIX_PATH...
当使用MingW运行OpenCV项目时出现入口点错误,这通常是由于编译器或链接器的配置问题导致的。下面是一些可能的解决方案: 1. 确保你使用的是与OpenCV版本兼容的MingW编译器。不同版本的...
该项目使用C++开发,将主流深度学习推理框架抽象成统一接口,包括ONNXRUNTIME、MNN、NCNN、TNN、PaddleLite和OpenVINO,支持Linux、MacOS、Windows、Android、Webassembly等平台。AiDB提供C/C++/Python/Lua等多种API接口。并且提供多种场景的部署实例Demo(Server、PC、Android等)。目前,AiDB集成了数十个开源算法(如Yolo系列...