当linux
系统上有多个单独网卡，又想充分利用这些网卡，同时对外提供一个统一的网络地址，以使得增大网络的吞吐量，同时也提高网络的可用性，这时就需要bond来帮助我们解决这个问题。linux中bond感觉有点带有bound和bind的意思，从字面意义上，就可以看出bond的作用是聚合多个东西，组合成一个统一的东西使用。
bond的配置在很简单
代码链接：本代码可以在模拟器下进行跑。环境：windows10Android studio 3.6Sdk：android10 api 29Ndk：r15cNcnn：20200226Linux下的代码测试：cd mtcnn_linux/build
cmake ..
make
./mtcnn如果可以跑通，输出正确结果，证明mtcnn代码的准确性。实际操作的时候，首先基于linux把c++代码调试通，方
文章目录前言一、onnx和ncnn是什么？二、使用步骤1.安装protobuf2.克隆安装ncnn3.生成ncnn文件总结 前言本文记录了将onnx转化为ncnn框架,方便部署到移动端。前提是你已经安装了vs2016或者其它版本。一、onnx和ncnn是什么？简单描述一下官方介绍，开放神经网络交换（Open Neural Network Exchange）简称ONNX是微软和Facebook提出
项目场景：现在将模型部署到嵌入式端，选择的是YOLOV3模型。训练代码使用的是U版的YOLOV3，由于各种原因，我选择直接由pytorch->onnx->ncnn进行部署。而不是直接darknet->ncnn。问题描述：onnx转ncnn时，先是报错，什么Unsqueerze不支持之类的。模型执行时，我惊讶的发现输出节点的维度不对。原因分析：对于问题1，很快就得到了答案，使用on
概述简述环境预先配置项
配置 CMAKE_PREFIX_PATH（Qt 路径）配置 ToolChians（工具链）配置构建 CMake 环境Clion中运行Qt项目CMake调用Qt语法附：构建时由Qt源码导致的报错简述预先安装 Win10、QtCrator、CMake 以及 CLion。若想使用 CLion 开发 Qt 就必须告知 Clion 和准备编译构建的项目，一些必要的参数配置。环境? w
该楼层疑似违规已被系统折叠 隐藏此楼查看此楼一．前言Linux拥有丰富各种源代码资源,但是大部分代码在Windows平台情况是无法正常编译的。Windows平台根本无法直接利用这些源代码资源。如果想要使用完整的代码，就要做移植工作。因为C/C++ Library的不同和其他的一些原因，移植C/C++代码是一项困难的工作。本文将以一个实际的例子(Tar)来说明如何把Linux代码
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2021-09-07 11:21:20
432阅读
前面已经大致总结了ncnn的param文件载入，根据param文件创建网络结构，然后通过bin文件载入每一层对应的网络参数。这里就总结一下，如何载入每一层的参数： 我们常用的网络参数载入的接口为：// 从二进制文件中载入模型
int load_model(const char* m
Linux环境下ncnn安装1 安装g++$ sudo apt-get install build-essential2 安装cmake# 下载地址： https://cmake.org/$ tar -xvf cmake-3.16.0-rc1.tar.gz$ chmod -R 777 cmake-3.16.0-rc1# 检测gcc和g++是否安装 $ sudo apt-get i...
原创
2022-08-05 17:47:26
509阅读
0.调用实例先看一个调用实例，顺着调用流程探寻ncnn内部具体实现细节。#include "net.h"
int main(int argc, char **argv)
{
ncnn::Mat in;
ncnn::Mat out;
ncnn::Net net;
net.load_param("model.param");
net.load_mo
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上下载下来，下载下来的整个文件夹就像一个完整的软件或者生态系统一样，之后的所有操作都会在这个文件夹里完
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
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
250阅读
github https://github.com/Tencent/ncnnncnn 是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前
原创
2022-08-06 00:04:32
996阅读
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，开发者能够将深度学习算法轻松移植到手机端高效执行，开发出人工智能 APP，将 AI 带到你的指尖。ncnn 目前已在腾讯多
0.调用实例先看一个调用实例，顺着调用流程探寻ncnn内部具体实现细节。#include "net.h"
int main(int argc, char **argv)
{
ncnn::Mat in;
ncnn::Mat out;
ncnn::Net net;
net.load_param("model.param");
net.load_mo
源码结构benchmark：一些常见模型的模型文件，如mobilenet，resnet，vgg等。 cmake：有关链接openmp和valkan的cmake文件，这两个都是并行计算加速用的 docs：文档，包括开发指南，构建指南等等 examples：使用ncnn的示例，包括几个常用模型的cpp调用示例，及其cmakelist文件 images：此目录无关紧要，是页面上的图片 src：ncnn源
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
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，由于工作中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，本文主要讲一下模型部署的问题，关于模型转换的讲解详见我的另一篇文章：安卓端部署PPOCR的ncnn模型——模型转换说到模型部署，顾名思义，就是通过部署框架编写相关代码使模型
在windows下使用ncnn部署加速神经网络(以resnet18为例)首先需要部署NCNN的环境，这里具体看我上一篇博客保姆级在windows环境下部署NCNN环境，就不赘述了。模型转换之后我们需要加载pytorch模型并转换为onnx文件，需要python环境下安装pytorch和onnx.我这里直接使用torchvision来加载模型来演示。import torch
from torchvi
