神经网络压缩 剪枝 量化 嵌入式计算优化NCNN mobilenet squeezenet shufflenet

性能提升方法本文github链接1. 小模型 mobilenet , 更精细模型的设计，紧致网络设计 mobilenet squeezenet shufflenet MobileNet逐通道卷积 + 普通点卷积 SqueezeNet 1∗1 和3∗3 卷积较少通道数量 ShuffleNet 分组...

腾讯开源ncnn：caffemodel转化为.param和.bin文件

本博记录为卤煮使用时的记录，属于事后回忆记录，如有疏漏，请指正。卤煮：非文艺小燕儿本博地址：腾讯开源ncnn：caffemodel转化为.param和.bin文件感谢开源共享的各位大牛们，让我们能够站在巨人的肩膀上前行。ncnn Git：https://github.com/Tencent/ncnn...

ncnn交叉编译

踩坑记录在交叉编译海思平台时可以看到是因为PROTOBUF_LIBRARY 找不到，经过多次尝试仍然没有解决，后来发现ncnn/tools/caffe和ncnn/tools/onnx需要它，但是现在只是想要海思平台下的libncnn.a，并不需要tools下面的东西，所以暂时的解决方案是将 …/CM...

腾讯开源ncnn：Ubuntu下运行示例

本博记录为卤煮使用时的记录，如有疏漏，请指正。卤煮：非文艺小燕儿本博地址：腾讯开源ncnn：Ubuntu下运行示例感谢开源共享的各位大牛们，让我们能够站在巨人的肩膀上前行。ncnn Git：https://github.com/Tencent/ncnnncnn 是一个为手机端极致优化的高性能神经网络...

基于ncnn的深度学习算法优化（一）

实验环境：Ubuntu14.04+cmake+protobuf（可选，protobuf仅用于编译caffetoncnn转换工具，若无需求可不安装） 一、下载ncnn代码并编译git clone https://github.com/Tencent/ncnn.gitncnn是为手机端即（Android...

【转】在ncnn上把玩mobileNet

转自：https://blog.csdn.net/computerme/article/details/77876633ncnn是腾讯优图最近开源的适合移动端的深度学习框架。mobileNet是谷歌在2017年4月份发表的论文MobileNets: Efficient Convolutional N...

Windows下ncnn环境配置（VS2019）

一、下载VS2019并安装    1、下载地址：https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/vs/    2、下载后安装工作负载（安装以下三个即可）        3、如果发现忘记下载某一个工作负载，可以再安装完成之后在重新安装（VS导航栏的工具->获...

mobilenetv2的Pytorch模型转onnx模型再转ncnn模型

一、Pytorch模型转onnx模型    1、准备一个训练好的模型          模型下载链接： https://pan.baidu.com/s/1hmQf0W8oKDCeMRQ2MgjnPQ | 提取码: xce4     2、模型转换及测试代码（详细过程见代码注释）          （1...

YOLOv5利用ncnn部署系列

三、YOLOv5模型转onnx前面说完YOLOv5的训练，也进行了相应的测试，接下来就是对训练好的pt模型转为onnx模型！在YOLOv5的git项目里有自带的一个onnx_export.py文件，运行该文件，即可将pt模型转为onnx模型，但是里面也有很多坑！！！！先来看onnx_export.py的代码："""Exports a pytorch *.pt model to *.onnx formatUsage: import torch $ export PYTHONPATH

NCNN 跑benchmark方法

下面从几个方面介绍下自己的采坑之路：NCNN自带模型的benchmarkNCNN交叉编译到rk3288(armv7架构)和rk3399(armv8架构）的方法NCNN转换其他模型并加入benchmark中NCNN自带模型的benchmark1. 下载NCNNNCNN这类开源引擎都可以从github上...

YOLOv5利用ncnn部署系列

三、YOLOv5模型转onnx前面说完YOLOv5的训练，也进行了相应的测试，接下来就是对训练好的pt模型转为onnx模型！在YOLOv5的git项目里有自带的一个onnx_export.py文件，运行该文件，即可将pt模型转为onnx模型，但是里面也有很多坑！！！！先来看onnx_export.py的代码："""Exports a pytorch *.pt model to *.onnx formatUsage: import torch $ export PYTHONPATH

pyTorch模型部署--高并发web服务 c++ 移动端ncnn

1 综述基于pyTorch的python接口训练的模型，一般会针对部署环境进行模型的转换。而深度学习模型的使用环境，一般会分成以python web服务的方式进行部署、以c++调用深度学习模型或针对移动式设备进行部署。2 以python web服务的形式进行部署在https://blog.csdn.net/cdknight_happy/article/details/100015592中，用docker + supervisor + nginx + gunicorn + flask的方式部署了深度学习