这里以分类网络 shufflenetv2 为例,分析如何使用ncnn框架模型推理。先源码在ncnn/examples/shufflenetv2.cpp文件中,程序主要分为两个函数,分别是detect_shufflenetv2()和print_topk()。前者用于运行图片分类网络,后者用于输出前 N 个分类结果。代码流程总结如下: 在detect_shufflenetv2函数中,主要使用了ncnn::Net类进行...
4.2 球树搜寻法 5 KNN模型实例 一、KNN模型 KNN(K近邻)模型,不会预先生成一个分类或预测模型,用于新样本的预测,而是将模型的构建与未知数据的预测同时进行。 该算法对数据的分布特征没有任何要求。 1 核心思想 比较已知y值的样本与未知y值样本的相似度,然后寻找最相似的k个样本用作未知样本的预测。 算法主要任...
ncnn::Extractor或者说是create_extractor,这个其实就是一个专门用来维护推理过程数据的一个类,跟ncnn::Net解耦开,不糊弄到一块而已,这个最主要的就是开辟了一个大小为网络的blob size的std::vector<ncnn::Mat>来维护计算中间的数据 input,这个更简单,就是在上一步开辟的vector中,把该input的blob的数据in塞进...
ncnn的模型推理过程 ncnn::Netsqueezenet;squeezenet.opt.use_vulkan_compute=true;if(squeezenet.load_param("squeezenet_v1.1.param"))exit(-1);if(squeezenet.load_model("squeezenet_v1.1.bin"))exit(-1);ncnn::Matin=ncnn::Mat::from_pixels_resize(bgr.data,ncnn::Mat::PIXEL_BGR,bgr.cols,bgr.ro...
ncnn模型文件分为两部分,和caffe类似 转换命令如下: ./tools/onnx/onnx2ncnn FashionMNIST.onnx FashionMNIST.param FashionMNIST.bin 1. 然后使用ncnnoptimize对文件进行优化 tools/ncnnoptimize FashionMNIST.param FashionMNIST.bin FashionMNIST_OPT.param FashionMNIST_OPT.bin 1 ...
通过将预训练的FP32人脸检测模型转换为INT8量化模型,并使用NCNN进行推理,可以显著减少应用的启动时间和推理延迟,提升用户体验。 结论 NCNN的INT8量化技术为深度学习模型在移动端和嵌入式设备上的高效部署提供了强有力的支持。通过简单的API调用和合理的量化策略,开发者可以轻松地实现模型的优化和加速。随着硬件和软件...
第二个修改的地方是动态推理: 下边的红色矩形框位置要改为-1,蓝色椭圆框的值记住用于对应输出。 五、用ncnnoptimize优化工具过一下param和bin #ncnnoptimize工具目录和param、bin的路径以及生成的路径自己对应自己的 ./ncnnoptimize /home/raychiu/data/projects/pyHome/yolov5/yolov5s-sim.param /home/raychiu/da...
onnx、ncnn模型在pc端推理输出结果正确且基本一致,在部分安卓设备上使用同一模型和输入的推理输出数据正常,另一部分安卓端设备上存在大量-nan数值,且推理结果错误。 编译&运行环境 ncnn版本库:预编译库 20220216 PC端运行环境:Ubuntu 18.04 Intel Core i7 9700 ...
一、模型转换(这步可以放在部署环境后操作) yolov5s v6.2训练的pt模型,直接导出tourchscript,然后使用ncnn里面的pnnx工具直接转换为ncnn。 这个地方别去pt转onnx转ncnn的了,踩了多少坑才出来的,有能力的可以去踩。 官方文档: /pnnx/pnnxhttps:///pnnx/pnnx ...
近期GitHub上一位大神开源了一个叫做chineseocr_lite的OCR的项目,这是一个超轻量级中文OCR,支持竖排文字识别、NCNN推理,识别模型型仅17M(Psenet (8.5M) + crnn (6.3M) + anglenet (1.5M))。 以下为可实现的功能: 提供轻量的 backone 检测模型 psenet(8.5M),crnn_lstm_lite (9.5M) 和行文本方向分类网络...