★ 这篇论文整理了CNN分类任务中一些常用的Tricks，如改善模型结构，训练过程中的一些Refinements如修改损失函数，数据预处理等，有较大工程意义。
” 1. 前言这篇论文的全名是：Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks2. 成果下面的Table1展
ncnn 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。之前写了2篇博客，分别介绍了轻量级人像分割PP-HumanSeg的树莓派部署和ONNX windows部署。本篇博客将使用NCNN 将PP-HumanS
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
ncnn中图像预处理采用Mat类的substract_mean_normalize，该函数所做的操作为：(x - mean) * norm和我们一般用python做的预处理操作 (x/255 - mean) / std 是有差别的。
原创
2021-09-07 10:11:20
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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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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
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
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
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
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
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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
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
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
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
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
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
文章目录前言一、从raw图制作数据集1.1 安装步骤1.2 使用方法（以VOC格式为例）1.3 解读标签（以VOC和YOLO格式为例）二、对DOTA图片切割2.1 可以直接使用的YOLO标签格式的DOTA数据集2.2 自己制作YOLO标签格式的DOTA数据集2.2.1 环境和安装2.2.2 切割图片1. 观察DOTA数据集内的情况2. 使用ImgSplit_multi_process.py切割D
目录认识：关于NCNN的模型转换：关于NCNN模型文件的认识:在c++下的推理：认识： ncnn是腾讯优图推出的在手机端极致优化的高性能神经网络前向计架框架，适用于手机端的CPU计算且无需依赖第三方计算库，ncnn只用作推理而非边训练边推理。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
我个人的使用经验感觉，NCNN最大的优势在于运行模型推理时使用内存非常少，一个超轻量级的模型只需几十M的内存，而TensorRT下同一模型则需要几百个M的内存！NCNN这个优点是NVIDIA的TensorRT不能比的，TensorRT的优势就是模型推理时速度基本稳定，当然也比较快，FP32和FP16模式下占用内存和推理速度都有差异，NCNN下轻
