使用ncnn默认编译选项在 armv7编译静态库后,链接静态库编译demo。模型是fp32 循环10000次,平均单次运行时间为12ms 对比onnxruntim平均运行时间为6ms 请问编译选项中有影响推理速度的选项吗,有的话需要如何调整。 Sign up for freeto join this conversation on GitHub. Already have an account?Sign in to comment...
- 增加了ncnn推理引擎,支持yolov8模型推理,8gen2 推理速度大概在50ms。存在问题是无法和Paddle-Lite兼容,也就是无法同时使用PaddleOCR和ncnn ### 不支持的功能包括但不限于5 changes: 5 additions & 0 deletions 5 app/src/main/assets/sample/YOLO/NCNN-PaddleOCR不可同时使用.txt Original file line number...
1、模型转换 前面已经讲过如何将训练好的模型转换为ONNX格式,要采用NCNN完成推理,还需要进一步将ONNX格式模型转换成NCNN格式,如*.param, *.bin 。 param相应的格式说明可以参考: ONNX模型转换为NCNN格式可以参考: 通常转换后都会调用ncnnoptimize对其进行优化,可以看到大小和参数量都会变少,这是因为对ncnn模型中...
sudo cp libMNN.so /lib sudo cp -rf ../benchmark/model .然后运行benchmark测试，第二个参数：l...
detail | 详细描述 | 詳細な説明 loop_count = 64 num_threads = 8 powersave = 0 gpu_device = -1 cooling_down = 0 squeezenet min = 20.73 max = 142.01 avg = 47.55 squeezenet_int8 min = 30.28 max = 114.34 avg = 48.05 mobilenet min = 28.43 max = 100.72 avg = 58.08 ...