//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。
## PyTorch转ONNX
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
摘要：主要学习记录了ONNX转TensorRT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 转 ONNX 再转 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
337阅读
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转换为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pytorch转onnx3、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
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onnx转ncnn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
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内置了转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
863阅读
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
目录基础知识（个人理解，感谢纠正）大致流程一、pth转onnx二、onnx转ncnn1、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 转 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
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)转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
