每个图优化操作后面都标了来源框架,具体实现可参考下属源代码链接:MNN图优化源代码1、MNN图优化源代码2、NCNN图优化源代码、ONNX-Runtime图优化源代码 整理过程以MNN为主,然后在NCNN和ONNX-Runtime中补充MNN没有的操作 正文 1. Eliminations删除 1.1 Op本身无意义 有些Op本身不参与计算,在推理阶段可以直接去掉...
这点MNN也做得很不错,MNN和TNN在代码各结构上还是有很多相似点。这些相似点让MNN到TNN做代码迁移变的没有那么复杂。 总的来说,ncnn作为2017年第一个开源的框架,非常经典。在TNN和MNN的性能差距不大的情况下,选择哪个框架就属于因人而异的事情,各有各的优势。 从ncnn开始,深度学习框架开源已成大趋势 虽然企鹅...
这部分在NCNN中应该是不支持的(按照我对ncnn::Mat的理解,它有c,h,w三个维度,并假设b=1,所以可以处理<=4维的张量),也不能直接导出。所以,这个5维的处理,我们也要做相应的修改。至于MNN,其实可以直接转换这部分decode的逻辑,但是我在推理时,发现出来的结果不太对,于是决定采用NCNN同样的处理方式,就是只导...
尽管CPU的代码框架上,TNN和ncnn非常像,但是风格和结构远超ncnn,更加的易读。这点MNN也做得很不错,MNN和TNN在代码各结构上还是有很多相似点。这些相似点让MNN到TNN做代码迁移变的没有那么复杂。 总的来说,ncnn作为2017年第一个开源的框架,非常经典。在TNN和MNN的性能差距不大的情况下,选择哪个框架就属于因人而...
今年6月10日,腾讯又宣布基于ncnn设计的深度学习推理框架TNN也将开源。TNN开源后,许多开发者都将其与ncnn,MNN等开源框架作比较。 TNN性能略胜一筹,「剑指」移动端;MNN通用性表现更佳 TNN设计之初一方面是为了提高算力,另一方面强调了对移动设备的支持。不然用...
静默活体检测技术详解及ncnn/MNN部署实践 引言 随着人脸识别技术在金融、门禁、移动设备等领域的广泛应用,活体检测技术作为人脸识别过程中的重要一环,日益受到业界的重视。静默活体检测技术,作为非配合式活体检测的一种,无需用户做出特定动作,即可高效识别真实人脸与伪造图像,有效防止欺诈行为。本文将详细介绍静默活体检测...
静默活体检测:原理、实践与ncnn/mnn部署全解析 引言 随着人脸识别技术的广泛应用,活体检测技术成为了确保人脸识别系统安全性的关键一环。静默活体检测(Silent Face Anti-Spoofing),作为非配合式活体检测的代表,能够在用户无感知的情况下进行活体校验,极大地提升了用户体验和系统的安全性。本文将围绕静默活体检测的原理、...
尤其是深度学习框架,自腾讯2017年将ncnn开源之后,各大AI实验室都「慷慨」的将自己的框架开源,以实现较为快速的创新。 今年6月10日,腾讯又宣布基于ncnn设计的深度学习推理框架TNN也将开源。TNN开源后,许多开发者都将其与ncnn,MNN等开源框架作比较。
本文着重梳理了MNN、NCNN和ONNX-Runtime中的图优化技术，旨在帮助大家全面理解这一领域的主要操作。图优化的过程通常是一个迭代的过程，类似于do-while循环，首先对原始模型进行优化得到net2，然后比较net和net2是否一致。如果不同，则继续优化，直至两者相同。然而，MNN的图优化流程似乎仅执行一次。这种...
TF lite是为了把训练好的模型部署应用在移动端或者嵌入式端。TensorFlow lite的高效,体现在对模型进行了精简,并且基于移动平台对神经网络的计算过程组了基于指令集和硬件的加速。 ncnn&mnn两者都是为了手机端进行轻量化推理实现的轮子。并且针对推理进行加速(常见的Winograd加速),一些操作层的融合加速。相比于tf、caffe...