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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本章我们介绍仿真环境搭建是基于Modelsim SE的。Modelsim有很多版本，比如说Modelsim-Altera，但是笔者还是建议大家使用Modelsim-SE，Modelsim-Altera实际是针对Altera 的OEM版本，它事先将Altera的一些IP核仿真库添加到了工具中，但功能上有一些缩减。而Modelsim-SE需要自己手动添加这些仿真库，但是功能更全，而且工作中，工程师更倾
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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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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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
NNIE模型转换环境搭建《NNIE模型转换环境搭建》 推荐使用开源项目 https://github.com/RaySue/NNIE-lite ，使用NNIE像使用ncnn一样简单。Key Words：多版本gcc安装、NNIE模型转换 Beijing, 2020作者：RaySueCode：https://github.com/RaySue/NNIE-lite Agile Pioneer 实验
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2024-10-29 10:00:05
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准确工作，安装配置好CUDA,cudnn，vs2019，TensorRT下面我们在上面的基础上，下载opencv4（备用），然后创建onnx2TensorRT 项目1.vs2019创建控制台程序， 如果你是初次安装，没有c++套件（如果你安装了C++套件 ，忽略此步，直接进行第2步），打开 Visual Studio Installer , 点击 " 修改 " 按钮 
通常我们在训练模型时可以使用很多不同的框架，比如有的同学喜欢用 Pytorch，有的同学喜欢使用 TensorFLow，也有的喜欢 MXNet，以及深度学习最开始流行的 Caffe等等，这样不同的训练框架就导致了产生不同的模型结果包，在模型进行部署推理时就需要不同的依赖库，而且同一个框架比如tensorflow 不同的版本之间的差异较大， 为了解决这个混乱问题，LF AI 这个组织联合 Faceb
一、转模型方法NCNN编译完成后生成的工具中有一个caffe2ncnn，使用这个工具可以将caffe模型转成ncnn模型，该工具的命令参数格式为：./caffe2ncnn [caffeproto] [caffemodel] [ncnnparam] [ncnnbin]，比如：ncnn/build/tools/caffe/caffe2ncnn deploy.prototxt model.caffemo
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2024-01-02 16:57:57
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ONNX内部节点修改方法承接上回《PyTorch转ONNX之F.interpolate》，因为op10的计算输出大小问题，导致我上采样的结果的大小出现小数，由预期输出结果output_size=[1., 3., 9., 9.]变成了output_size=[1., 3., 8.999, 8.999]，经过后续强制转换操作抹平成为了output_size=[1, 3, 8, 8]，这就很气了。如下图
# PyTorch到NCNN模型转换：一个完整的指南
随着深度学习的普及，模型的部署与兼容性成为了研究者和开发者的关注重点。PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，而NCNN是一个针对移动平台优化的深度学习推理框架。本文将探讨如何将PyTorch模型转换为NCNN模型，并提供相应的代码示例。
## PyTorch与NCNN简介
- **PyTorch**：一种流行的深度学习框架，易于使用
搭建caffe平台：先在Linux系统下搭建caffe环境，安装依赖包：sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compilersudo apt-get install --no-install-recommends lib
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2024-07-26 01:53:04
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首先按顺序讲下转换的步骤过程，若遇到问题可以看看最后的【可能遇到的问题】有没有你的问题呢。 已经转好了onnx，完成了二分之一，接下来就一起转nccn吧。1. ncnn环境搭建# 准备基础环境
sudo apt install build-essential libopencv-dev cmake
# 编译安装protobuf依赖库
git clone https://github.com/pr
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2024-03-21 09:28:06
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试想有一天，我们带着平板电脑，悠哉的喝着下午茶，几个点击的动作极可将游戏里面的角色插件出来，接着再挑选角色需要的动作，喝完咖啡的时候，我们的一组带不同动作的角色模型已经完成，你觉得这是一个天方夜谭吗?Autodesk Character Generator 的诞生帮助我们跨出了这一步，现在我们来看看要如何实现这个神话，首先进入云端角色的的页面位置：https://charactergenerato
记录原因：因前面完成了yolov4-tiny源码的部署，可以跑到50FPS。但那个跑的是别人的模型，可以识别80类，但是在特定的情况下比如识别螺丝螺帽，只需要两种，在训练的时候直接把种类改掉就好了，但是在Jetson Xavier NX上应该怎么利用TensorRT进行加速的（未进行加速的推大概在5.XFPS，根本无法满足实际应用的需要），所以本文主要是解决“训练完成后得到pth如何在Jetson
YOLOv8 Ultralytics：最先进的 YOLO 模型什么是 YOLOv8？YOLOv8 是来自 Ultralytics 的最新的基于 YOLO 的对象检测模型系列，提供最先进的性能。利用以前的 YOLO 版本， YOLOv8 模型更快、更准确 ，同时为训练模型提供统一框架，以执行物体检测实例分割图像分类在撰写本文时，许多功能尚未添加到 Ultralytics YOLOv8 存储库中。这包
作业讲解KNN的实现主要分为两步：训练：分类器简单地记住所有的数据测试：测试数据分别和所有训练数据计算距离，选取k个最近的训练样本的label，通过投票（vote）获得预测值。在cs231n\classifiers文件夹中的 k_nearest_neighbor.py 完成KNN的实现代码 双循环 每个测试数据和每个训练数据分别计算（两层循环），可以直接使用numpy中一个函数：np.linal
NoteBurner iTunes DRM Audio Converter mac版是一款界面友好、功能专业、操作轻松的DRM音频转换器。NoteBurner iTunes DRM Audio Converter mac版支持删除DRM，并将Apple音乐歌曲转换为MP3，还可以将Apple音乐曲目转换为无DRM MP3、M4A、WAV或FLAC。NoteBurner Mac音频转换器下载安装教程
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2024-10-14 14:29:11
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目录1 总体流程2 环境配置2.1 软件安装2.2 protobuf编译2.3 ncnn编译2.3 VS2019配置3 模型转换3.1 pytorch模型转onnx模型3.2 简化onnx模型3.3 onnx模型转ncnn模型 1 总体流程按照官方模型转换示例：use-ncnn-with-pytorch-or-onnx，首先将pytorch模型转为onnx模型，接着使用onnx-simplifi
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2023-08-11 16:06:32
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