开源摘星计划（WeOpen Star） 是由腾源会 2022 年推出的全新项目，旨在为开源人提供成长激励，为开源项目提供成长支持，助力开发者更好地了解开源，更快地跨越鸿沟，参与到开源的具体贡献与实践中。 不管你是开源萌新，还是希望更深度参与开源贡献的老兵，跟随“开源摘星计划”开启你的开源之旅，从
# 在将pt模型转为onnx之后，将onnx转成ncnn./onnx2ncnn ~/projects/pytorch-classification/mobilenet.onnx mobilenet.param mobilenet.bin # 如果网络结构中用到了reshape或者view，可能会报以下错误Shape not supported yet!Gather not supported yet! # axis=0Unsupported unsque
Nanodet模型部署(ncnn,openvino) nanodet官方代码库nanodet 1. nanodet模型部署在openvino上 step1: 参考链接 nanodet官方demo openvino官方文档 GiantPandaCV的openvino部署文档 step2: 步骤补充 以openvino官方文档为主要参考 进入openvino官方文档后点击[Install
ncnn::Mat 转 cv::Mat ncnn::Mat in = ncnn::Mat::from_pixels(a.data, ncnn::Mat::PIXEL_BGR2RGB, a.cols, a.rows); cv::Mat 转ncnn::Mat //You may need to call in.substract_mean_normalize() first to scale values from 0..1 to 0..255 // ncnn::Mat in(w, h, 3); cv::M
中间细节都一样，均可参考：https://raychiu.blog.csdn.net/article/details/122534656 一到四步这些模型转化生成都在服务器上操作即可，比较快，最后的param和bin发送到树莓派使用即可。 一、下载代码和模型并转onnx #模型在百度云盘密码pogg,模型名字是v5lite-s.pt自行更正为yolov5-li
win10下编译安装ncnn 第一步 自行安装VS2017、CMake软件。 Cmake可以在网盘自取： 链接：https://pan.baidu.com/s/16w_ZVHDb4_y-56WmDHMXlg 提取码：hezy 下载protobuf和ncnn源码 protobuf下载链接：https://github.com/google/protobuf/archive/v3.4.0.zip ncnn下载链接：https://git
文章目录 Linux | 之 nanodet demo_ncnn 运行测试 Step1.【OpenCV 】 实际openCV build 地址 Step2(Optional - 在 ncnn 中关闭，则可以不安装). 【Vulkan 库安装】 Step3 . 【NCNN】 前置准备： 编译安装： Step4. 【编译构建】 Run demo 【demo 运行】 运行 ncnn/
https://www.cnblogs.com/imoon22/p/14903469.html 1. 直接使用根目录下build.sh即可。 样例命令： 1 mkdir -p build-android-aarch64-vulkan 2 pushd build-android-aarch64-vulkan 3 cmake -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=$ANDROID_NDK/build/cmake/android.toolchain.cmake -DANDRO
目录 1、项目简介 2、项目配置 3、问题解决 1、项目简介 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 bac
题目： https://ac.nowcoder.com/acm/contest/17345/D 思路： 或者是说倒序相加 1Cn1+2Cn2+3Cn3+....(n-1)cn(n-1)+nCnn nCnn+(n-1)Cnn-1+...................1Cn1 ans=[n*(2^n-1)+n]/2; ans=n*(2^(n-1)) 快速幂来求 #include<stdio.h>const int maxn=10000000
上一篇：ncnn填坑记录四：pytorch模型转ncnn 一.安装Android Studio 下载地址：https://developer.android.google.cn/ 参考https://blog.csdn.net/qq_33431368/article/details/85009758#t4进行安装，因版本不同，安装界面有一点不同，基本没啥问题。 android-studio/bin/中有个studio.s
导读 上一篇文章，我们介绍了一下ncnn框架的特性以及支持的平台，这篇文章我们介绍一下如何在Windows上来安装ncnn ncnn是支持多个平台的，这里我仅仅演示如何在Windows上来搭建ncnn的环境，最终在Windows上编写的SDK，我们只需要将其移植到不同的操作系统下编译即可生成我们需要的库文
基本思想: 首先使用ｃ++调用了腾讯的开源框架ＮＣＮＮ，然后使用腾讯的rapidjson实现自动化的labelme格式化json生成，实现了自动化识别和标注数据，人工稍微修正存在错误的数据集即可；（可以python调用该静态包，但是比较喜欢ｃ++Ｏ（∩＿∩）Ｏ哈哈～）该工程的源代码： https://github.com/sxj731533730/Autolabel.g
原因：pytorch转换的onnx有很多冗余需要简化 Shape not supported yet! Gather not supported yet! # axis=0 Unsupported unsqueeze axes ! Unknown data type 0 Shape not supported yet! Gather not supported yet! # axis=0 Unsupported unsqueeze axes ! Unknown data
0x0 引言 深度学习的模型文件，通常承载着算法的核心，模型加密是一种保护知识产权的手段 虽然客户端加密某种程度上只是提高破解门槛，但总比没有门槛好，对吧对吧（x 0x1 将模型转换为 param.bin + bin ncnn 的模型架构有两种，明文的 param 和二进制的 param.bin param 是纯文本，可以用编
在ncnn群划水有一段时间了（nihui真的可爱），昨天up在群里说了一下，要重新写这个operators的文档，之前那个operation-param-weight-table有点草率。应该说这本该是一次简单的pr，奈何我没有深入阅读过ncnn的源码，正好借这次pr机会好好研究下。 废话不多说，先看看这个需求吧： ncnn1.png
https://github.com/Tencent/ncnn/releases 这里有编译好的release版本sdk，按需下载 https://vulkan.lunarg.com/sdk/home#mac 下载vulkansdk，选择Mac版本，下载解压后找到iOS版本 将下载的四个framework，和MoltenVK中include目录引入到项目中，补充以下两个Sear
1. 安装protobuf 链接: https://blog.csdn.net/u010918487/article/details/82947157 https://blog.csdn.net/kdchxue/article/details/81046192 2. 编译ncnn $ cd <ncnn-root-dir> $ mkdir -p build $ cd build # cmake option NCNN_VULKAN for enabling vulkan $ cmake
作者：杨科 NCNN是腾讯开源的一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架。在AOE开源工程里，我们提供了NCNN组件，下面我们以SqueezeNet物体识别这个Sample为例，来讲一讲NCNN组件的设计和用法。 直接集成NCNN缺点 为SqueezeNet接入NCNN，把相关的模型文件，NCNN的头文件和库，JNI调用，前
环境： Ubuntu16.04 Cmake 3.10.0 Android NDK r15c 一、安装Cmake 请参考链接【ncnn】Ubuntu16.04+OpenCV3.4.0 ncnn环境搭建。 二、Android NDK 请参考链接【Android】Ubuntu16.04搭建android开发环境。 三、编译ncnn for android 1. 克隆源码 git clone https://github.com/
目录 NCNN简介 NCNN注意事项 NCNN使用心得 小技巧 小想法 NCNN简介 ncnn 是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架。ncnn 从设计之初深刻考虑手机端的部署和使用。无第三方依赖，跨平台，手机端 cpu 的速度快于目前所有已知的开源框架。基于 ncnn，开发者能够将深度
0.google tensorflow和tensorflow-lite 1.百度paddlepaddle-mobile 和anakin 2.阿里mnn 3.腾讯ncnn和FeatherCNN ncnn不支持转换tensorflow 4.小米mace 5.OpenAI Lab Tengine 6.TVM caffe移动版 Tinydnn
