执行: mkdir build && cd bulid cmake .. && make -j ./multi_thead_infer 推理结果为: 4、总结 本文学习了ncnn的基本使用方式,希望后续能够学习到关于ncnn更加底层的知识了,同时利用多线程推理的方法优化的推理流程,从多线程的代码中学习到了许多关于c++多线程编程的知识,并应用到实际项目中。编辑...
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在部署方面,OpenVIVO的开发也是相对比较简单的,提供了C、C++和python3种语言编程接口。它最大的优势呢,其实还是在Intel的不同硬件平台上进行部署的时候,移植会很方便。推理引擎对不同的硬件提供统一的接口,底层实现直接调用硬件指令集的加速库,应用程序...
1. 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...
OpenVINO在模型部署前,首先会对模型进行优化,模型优化器会对模型的拓扑结构进行优化,去掉不需要的层,对相同的运算进行融合、合并以加快运算效率,减少内存拷贝;FP16、INT8量化也可以在保证精度损失很小的前提下减小模型体积,提高模型的性能。在部署方面,OpenVIVO的开发也是相对比较简单的,提供了C、C++和python3种语言编...
cmake .. 1. 2. 3. 4. 开始编译 make -j6 1. 编译完成后,会提示编译已完成 测试ncnn 将测试使用的benchncnn复制到ncnn/benchmark文件夹内,直接运行测试 测试结果如下: avaota@avaota-a1:~/ncnn/benchmark$ ./benchncnn loop_count = 4 ...
MediaPipe 还有助于将机器学习技术部署到各种不同硬件平台上的演示和应用程序中。MediaPipe 的核心框架由 C++ 实现，并提供 Java 以及 Objective C 等语言的支持。MediaPipe 的主要概念包括数据包（Packet）、数据流（Stream）、计算单元（Calculator）、图（Graph）以及子图（Subgraph）。数据包是最基础的数据单位，一个...
-c代表读取的权重,--ncnn_output_path表示的是保存为NCNN所用的 *.param 和 *.bin 文件的文件名,--conf 0.15表示的是在PPYOLODecodeMatrixNMS层中将score_threshold和post_threshold设置为0.15,你可以在导出的 *.param 中修改score_threshold和post_threshold,分别是PPYOLODecodeMatrixNMS层的5=xxx 7=xxx属性。
在部署方面,OpenVIVO的开发也是相对比较简单的,提供了C、C++和python3种语言编程接口。它最大的优势呢,其实还是在Intel的不同硬件平台上进行部署的时候,移植会很方便。推理引擎对不同的硬件提供统一的接口,底层实现直接调用硬件指令集的加速库,应用程序开发人员不需要关心底层的硬件实现,即可在不同的硬件平台上加速...
python tools/demo.py image -f exps/ppyolo/ppyolov2_r50vd_365e.py -c ppyolov2_r50vd_365e.pth --path assets/000000013659.jpg --conf 0.15 --tsize 640 --save_result --device gpu 左边则是ncnn相同的模型ppyolov2_r50vd_365e的结果,ncnn的运算结果与pytorch有细微差别,影响不大。