目录一、下载yolov5源码和模型二、导出onnx模型三、配置ncnn并生成param和binncnn环境搭建:记住生成的param和bin的名字编辑param文件设置动态尺寸推理记住permute三个值然后用ncnn的ncnnoptimize工具优化一下param和bin：四、调整yolov5.cpp源码并重新编译ncnn得到最新的yolov5执行程序第一个改动(上边说到的第一个对应起来)：&n
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2024-07-01 16:36:45
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大白话讲MTCNNMTCNN图像金字塔P-netR-netO-net MTCNN它是2016年中国科学院深圳研究院提出的用于人脸检测任务的多任务神经网络模型，该模型主要采用了三个级联的网络，采用候选框加分类器的思想，进行快速高效的人脸检测。这三个级联的网络分别是快速生成候选窗口的P-Net、进行高精度候选窗口过滤选择的R-Net和生成最终边界框与人脸关键点的O-Net。和很多处理图像问题的卷积神
模型查询(查找器)Finder 方法是生成 SELECT 查询的方法.默认情况下,所有 finder 方法的结果都是模型类的实例(与普通的 JavaScript 对象相反). 这意味着在数据库返回结果之后,Sequelize 会自动将所有内容包装在适当的实例对象中. 在少数情况下,当结果太多时,这种包装可能会效率低下. 要禁用此包装并收到简单的响应,请将 { raw:
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2024-07-11 11:26:00
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主要任务：将mobileNet模型转换为ncnn模型
参考博客：
实现方法：
１、前提条件：下载并成功编译ncnn
（主要参考github文档：https://github.com/Tencent/ncnn/wiki/how-to-build）
install g++ cmake protobuf
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2024-08-22 11:43:47
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综述最近在研究OCR模型（包括文本检测和文本识别）在安卓端的部署，由于这里用到的算法是基于百度研发的PPOCR算法，最终需要在安卓端落地应用，部署框架使用的是ncnn框架，中间涉及模型转换和部署的问题，所以特意在此做一个记录，本文以百度开源的算法模型为初始模型主要讲一下训练模型如何转换为安卓端部署模型的问题。说到模型转换，自然会涉及原模型（推理/训练模型）、中间模型（onnx）和目标模型（ncnn
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2024-03-19 06:52:04
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上一篇文章介绍了CNN的基础知识以及它的优势，今天这篇文章主要来看一看一些著名的卷积神经网络的结构特点，以便我们对CNN有更加直观地认识。一、LeNet-5论文：http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-01a.pdf这个可以说是CNN的开山之作，由Yann LeCun在1998年提出，可以实现对手写数字、字母的识别。结构如下：
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2024-05-13 11:19:15
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第二章-可行性研究掌握可行性研究的任务、内容及具体步骤。掌握成本估计方法（功能点FP方法、代码行技术估算法、任务分解技术、COCOMO估算模型、Putnam估算模型）。掌握效益分析方法中投资回收率、回收期、纯收入等基本概念。1、可行性研究的任务可行性研究的目的不是解决问题，而是确定问题是否值得去解决。可行性研究的实质：一次大大压缩简化了的系统分析和设计的过程，也就是在较高层次上以较抽象的方式进行的
1、下载和编译ncnngit clone https://github.com/Tencent/ncnn
cd ncnn
mkdir build && cd build
cmake .. #编译目录下的CMakeLists.txt
打开根目录下的CMakeLists.txt文件，定位到最后六行，修改如下： add_subdirectory(examples)
# add_
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2023-07-10 22:12:35
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YOLO模型——思想、原理以及为什么使用网格、边界框1. 前言2. YOLO的思路2.1 从滑动窗口开始2.2 改进2.2.1 R-CNN2.2.2 YOLO3.YOLO的详细介绍3.1 流程3.2 调整图片大小、分成S×S个网格3.3 生成边界框3.3.1 位置与大小3.3.2 置信度3.3.3 总结3.4 网格分类3.5 非极大值抑制NMS3.6 总结4. YOLO的神经网络4.1 结构4.
摘要复杂度的检测模型虽然可以取得SOTA的精度，但它们往往难以直接落地应用。模型压缩方法帮助模型在效率和精度之间进行折中。知识蒸馏是模型压缩的一种有效手段，它的核心思想是迫使轻量级的学生模型去学习教师模型提取到的知识，从而提高学生模型的性能。已有的知识蒸馏方法可以分别为三大类：基于特征的（feature-based，例如VID、NST、FitNets、fine-grained feature im
前言1.ubuntu环境 安装opencv4 2.安装g++，cmake，protobuf 3.安装并测试ncnn 4.cmake编译ncnn项目 5.qt编译器内编译ncnn项目正文因为ncnn库依赖 opencv 和 protobuf 因此你需要先配置好依赖环境再编译ncnn。一、ubuntu环境 安装opencv4方法1：如果你不需要指定opencv的版本 ，可以通过指令sudo apt i
什么是语言模型呢？简单的说，统计语言模型是用来计算句子中某种语言模式出现概率的统计模型。一般自然语言的统计单位是句子，所以也可以看做句子的概率模型。假设W=(w1,w2,....,wn)为一个句子，这个句子有n个词，也就是n个词汇按顺序构成的字符序列，这里表示为W1n,利用贝叶斯公式进行链式分解，w1,w1,....wn的联合概率为：  
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2024-07-14 17:09:37
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1、KNN概述最简单最初级的分类器，就是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来，当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配时，便可以对其进行分类K近邻（k-nearest neighbour,KNN）是一种基本分类方法，通过测量不同特征值之间的距离进行分类。k近邻的四路是：如果一个样本在特征控件中的k个最相似（即特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，其中k通常
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2024-07-15 12:58:08
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编译版本，默认配置，android-ndk-r21d，cctools-port 895 + ld64-274.2 + ios 10.2 sdk libc++ncnn-android-lib 是 android 的静态库(armeabi-v7a + arm64-v8a + x86 + x86_64)ncnn-android-vulkan-lib 是 android 的静态库(armeabi-v7a
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2024-06-17 20:55:49
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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
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2024-10-30 08:59:42
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目录一、KNN模型1 核心思想2 k值的选择3 相似度的度量方法3.1 欧氏距离3.2 曼哈顿距离3.3 余弦相似度3.4 杰卡德相似系数4 近邻样本的搜寻方法4.1 KD树搜寻法4.2 球树搜寻法5 KNN模型实例 一、KNN模型KNN(K近邻)模型，不会预先生成一个分类或预测模型，用于新样本的预测，而是将模型的构建与未知数据的预测同时进行。 该算法对数据的分布特征没有任何要求。1 核心思想比
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2024-03-21 12:03:05
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现在的通用N-Tier模型很合理了么？ N-Tier的目的是什么？不就是为了清晰么？现在的N-Tier都有很理论化的色彩，在实际的应用中，往往为了保持那点清晰性，不得不让人破口大骂。 尤其是一个有着多个子系统的复杂系统
前言： 做一个推理应用，首先从模型转换开始（当然先得选好一个合适的模型）。在昇腾平台做模型推理，需要将Caffe，TensorFlow等开源框架网络模型转换成Davinci架构专用模型（OM格式）。昇腾张量编译器（Ascend Tensor Compiler，简称ATC）是异构计算架构CANN体系下的模型转换工具，模型转换过
文章目录引言mtcnn介绍mtcnn是什么图像金字塔模型+参数配置ncnn介绍ncnn是什么深度学习框架是什么 引言刚接触人脸识别，各种新名词看的很懵逼，下面介绍下mtcnn和ncnn的概念入门mtcnn介绍mtcnn是什么mtcnn：Multi-task convolutional neural network（多任务卷积神经网络） 其实是一种网络模型，一种算法，同级别的还有下面一些模型物体分
文章目录1 问题描述2 问题分析3 hb_model_verifier验证 quanti onnx 和 bin模型 的一致性4 网络模型本身有问题？5 模型转换工具链使用的问题？6 思考与建议7 附上一些很好的踩坑文章 仅以此文感谢师弟 闪电侠的右手，并记录bug调试过程。1 问题描述之前有写过文章：将pytorch生成的onnx模型转换成.bin模型，其中，在获取.bin模型时，把yaml文件
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2024-09-28 10:33:42
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