cls_scores.resize(out.w); for(intj =0; j < out.w; j++) { cls_scores[j] = out[j]; } 这里之所以需要手动调用 softmax 层,是因为官方提供的 shufflenetv2 模型结构文件的最后一层是fc层,没有softmax层。 值得注意的是,ncnn::Mat 类型默认采用的是 NCHW (通道在前,即 Number-Channel-Height-W...
ncnn::Mat in = ncnn::Mat::from_pixels_resize(bgr.data, ncnn::Mat::PIXEL_BGR, bgr.cols, bgr.rows, 227, 227); ncnn::Extractor ex = squeezenet.create_extractor(); ncnn::Mat out; ncnn::Mat的内存分配 三维Mat的构造函数如下, 它调用了create()函数来完成构造 inline Mat::Mat(int _w...
for (int i = 0; i < 5; i++) { int px = it->landmark[2 * i]; int py = it->landmark[2 * i + 1]; ncnn::Mat cut; copy_cut_border(img, cut, py - m, img_h - py - m, px - m, img_w - px - m); ncnn::Mat resized = resize(cut, 24, 24); resized.substr...
mat.h mat.cpp 三维矩阵数据结构, 在层间传播的就是Mat数据,Blob数据是工具人,另外包含 substract_mean_normalize(),去均值并归一化;half2float(),float16 的 data 转换成 float32 的 data; copy_make_border(), 矩阵周围填充; resize_bilinear_image(),双线性插值等函数。 net.h net.cpp ncnn框架接口,包...
{ string img_path = "xxx.jpg"; cv::Mat img = cv::imread(img_path, cv::IMREAD_COLOR); cv::Mat img2; int input_width = 512;//转onnx时指定的输入大小 int input_height = 512; // resize cv::resize(img, img2, cv::Size(input_width, input_height)); // 加载转换并且量化后的...
Mat in = ncnn::Mat::from_pixels_resize(bgr.data,ncnn::Mat::PIXEL_BGR2RGB, img_w, img_h, w, h);intwpad = (target_size + MAX_STRIDE -1) / MAX_STRIDE * MAX_STRIDE - w;inthpad = (target_size + MAX_STRIDE -1) / MAX_STRIDE * MAX_STRIDE - h;ncnn::Mat in_pad;ncnn:...
感觉很需要ncnn::Mat 的resize函数 缺少ncnn::Mat resize()函数,发现很不方便,每次使用copy_cut_border()取roi后,还要转pixel形式后再做resize和substract_mean_normalize 不知道是不是我用的不对
获取Mat 中的输出数据,Mat 内部的数据通常是三维的,c / h / w,遍历所有获得全部分类的分数 ncnn::Mat out_flatterned = out.reshape(out.w * out.h * out.c);std::vector<float> scores;scores.resize(out_flatterned.w);for (int j=0; j<out_flatterned.w; j++){scores[j] = out_flattern...
bboxes_vec_keep.resize(keep_top_k); ncnn::Mat& pred = top_blobs[0]; pred.create(6 * n, elemsize, opt.blob_allocator); if (pred.empty()) return -100; float* pred_ptr = pred; for (int i = 0; i < n; i++) { pred_ptr[i * 6] = (float)bboxes_vec_keep[i].clsid...
[-1,1]ncnn::Mat in = ncnn::Mat::from_pixels_resize(img.data, ncnn::Mat::PIXEL_GRAY, w, h, 60, 60);float mean[1] = { 128.f };float norm[1] = { 1/128.f };in.substract_mean_normalize(mean, norm);// 构建NCNN的net,并加载转换好的模型ncnn::Net net;net.load_param("...