//在C#中 //图片到byte[]再到base64string的转换: Bitmap bmp = new Bitmap(filepath); new MemoryStream(); bmp.Save(ms, System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Gif); byte[] arr = newbyte[ms.Length];
# 从PyTorch到NCNN:一次完整的模型转换流程 在深度学习领域,模型的部署是一个非常重要的环节。而NCNN作为一个高效的轻量级深度学习框架,能够在移动端和嵌入式设备上进行快速的推理。在本文中,我们将介绍如何将PyTorch模型转换为NCNN模型,并展示详细的转换流程。 ## PyTorchONNX 首先,我们需要将PyTorch模型转换为ONNX格式。ONNX是一种开放的神经网络交
原创 6月前
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        摘要:主要学习记录了ONNXTensorRT流程、代码。末尾有完整代码。目录:3.1 创建TensorRT的日志记录器3.2 创建bulider对象 3.3 设置engine参数3.4 定义network并加载ONNX解析器3.5 获取网络的输入输出3.6 动态输入3.7
# PyTorch ONNX NCNN 在深度学习领域,PyTorch 是一个非常流行的开源深度学习框架,它提供了丰富的神经网络模型和训练方法。而 ONNX 是一种开放的模型格式,可以实现模型在不同框架之间的互操作性。NCNN 是一个高性能的神经网络计算库,专门针对移动端的推理加速。本文将介绍如何使用 PyTorch 转换为 ONNX 格式,再将 ONNX 模型转换为 NCNN 模型,
原创 2023-10-19 05:55:38
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文章目录系列文章目录1 ONNX模型表示2 模型转换3 Python环境下的推理参考资料 上一篇博客中简单介绍了ONNXRuntime推理引擎和DBFace检测模型,这篇博客中将展示如何使用其Python API进行初步验证及推理部署。1 ONNX模型表示ONNX(Open Neural Network Exchage)是一个开源机器学习模型数据的存储标准,支持不同的人工智能框架,从而将其训练好
开放神经网络交换,提出用来表示深度学习模型的开放格式。所谓开放就是ONNX定义了一组和环境,平台均无关的标准格式,来增强各种AI模型的可交互性。即无论使用何种训练框架训练模型(比如TensorFlow/Pytorch/OneFlow/Paddle),在训练完毕后都可以将这些框架的模型统一换为ONNX这种统一的格式进行存储。注意ONNX文件不仅仅存储了神经网络模型的权重,同时也存储了模型的结构信息
onnx2ncnn并在pc端调用ncnn模型1、编译安装ncnn首先应该在电脑上编译安装ncnn2、确保已经转换好onnx模型pytorchonnx3、onnx2ncnn在经过步骤1的编译后,在目录ncnn/build/tools/onnx下,有onnx2ncnn这个可执行文件,这个文件是将模型onnx转化为ncnn模型。在ncnn/build/tools/caffe文件夹下有caffe2ncn
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ncnn编译依赖OpenCV和protobuf一、安装OnenCV下载Releases · opencv/opencv · GitHub以OpenCV 4.5.4为例,下载Source code(zip),##
[HKEY_LOCAL_MACHINE/System/StorageManager/Profiles/SDMemory] "Name"="SD Memory Card" "Folder"="Storage Card" 改完后重启一下  PPC上live messenger(msn)取消同步联系人到手机的方法第一次使用PPC中自带的live messenger或者安
nc全称netcat,在网络工具中有“瑞士军刀”的美称,下面我们就来总结一下在各平台下nc的命令:windows平台下-d detach from console, background mode -e prog inbound program to exec [dangerous!!] -g gateway source-ro
列表界面 取值工具类package nc.ui.pubapp.util; import nc.ui.pub.bill.BillItem; import nc.ui.pub.bill.BillListPanel; import nc.ui.pub.bill.BillModel; import nc.ui.pub.bill.IBillItem; import nc.vo.pub.lang.UFBoo
记录一个解决onnxncnn时op不支持的trick,最近准备整理一下使用TNN、MNN和NCNN的系列笔记,好记性不如烂笔头(记性也不好
原创 1月前
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PDF文件是一种可靠的文件格式,可以在各种操作系统和软件上打开和查看。而dxf是CAD文件的一种格式,打开它一般都是需要相关的操作软件才能打开,不是特别方便,将dxf文件转换成PDF格式就可以很好的解决这一问题,下面教大家几种简单方法,一起来学习下吧。 工具一:迅捷CAD转换器这是一个专业的CAD文件格式转换工具,可以将CAD文件转换成图片、PDF格式、dwg或者是dxf格式,文件的版本
1、KNN模型简介KNN模型,是最简单的机器学习算法之一,其作用是以全部训练样本作为代表点,通过计算未知样本与所有训练样本的距离,并以最近邻者的类别作为决策未知样本类别的依据;即根据测试数据与k个已知点的最短距离来划分未知数据的类别。为更好理解其算法原理,我们对几组概念进行说明。训练数据,即用于训练模型的数据。所谓训练数据,其本质就是将该数据作为模型运算的已知数据;换句话讲,以后模型的运算都是基于
信号与系统的基础知识 一、信噪比  SINR:信号与干扰加噪声比 (Signal to Interference plus Noise Ratio)是指接收到的有用信号的强度与接收到的干扰信号(噪声和干扰)的强度的比值;可以简单的理解为“信噪比”。   SNR(Signal Noise Ratio,信噪比),就是信号与噪声的比值。   SINR,比SNR多了一个I,信号与干扰加噪
说明:平时用pytorch框架,同时pytorch内置了onnx。看ncnn项目,最早是20180314版本支持onnx2ncnn的。(更正,最早是20180704才支持onnx2ncnn)1. 编译ncnn项目现有环境:win10vs2015cmake 3.17.2这里可以用cmake gui和vs2015 x64命令行两种方式1.1 cmake gui新建一个build-vs2015文件然后在build-vs2015文件夹内打开ncnn.sln然后右键INSTALL项
原创 2021-09-07 11:43:00
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 本篇文章只是翻译,其中的源码也是官方的。而且源码是ENet1.3.0版的。后边的文章会有一个示例程序的源码。  这边有一个名词peer要理解。这个peer就是P2P(peer-to-peer)中的peer,个人感觉就是指对等网络中的一个节点。  本人英文水平有限,中文水平也有限,不明白地方还是看英文原文吧~~~这里将原文也贴出了。  至于代码里的注释。。。本人比较懒。。。   对照翻译
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目录基础知识(个人理解,感谢纠正)大致流程一、pthonnx二、onnxncnn1、准备一个cmake环境 2、编译protobuf3、编译NCNN4、使用onnx2ncnn.exe工具踩坑预告基础知识(个人理解,感谢纠正)1、pth模型的输入可以动态变化,一次输入一张图就传[1,3,224,224],一次输入多张图就传[n,3,224,224],但是onnx不行,它只支持固定输入(
blazeface网络 pytorch模型 ncnn模型并实测效果(vs2019 c++)前言blazeface是Google专为移动端GPU定制的人脸检测方案。作者将其贡献概括为: 专为轻量级检测定制的紧凑型特征提取网络,类MobielNe,发表在第三届 AR/VR 计算机视觉研讨会的会议记录中,2019 年 6 月 17 日,加利福尼亚州长滩。 能在移动 GPU 上的亚毫秒级神经人脸检测准
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PPOCRV3文本识别模型精度损失问题解决1. 得到可用的ncnn模型2. 先看问题3. 快速解决4. 问题分析5. 最终效果6. 结语 1. 得到可用的ncnn模型paddleocr文本识别模型(ch_PPOCRv3_rec_infer)ncnn模型,我参考了这位大神的博客,基本包括了我遇到的所有问题,是一篇很好的文章:,博客中提到转换的模型存在精度损失,也是基于该问题引出这篇博客。2. 先
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