文章目录前言ncnn学习过程记录一、 ncnn_demo工程的编译（PC x86 demo）二、简单的测试代码修改三、ONNX转NCNN四、将文件PUSH到平台1.安装adb：2.文件结构3.传文件到平台3.1将模型s-416放在平台data/ncnn_demo/data/下3.2将数据imgs放在平台data/ncnn_demo/data/下3.3将可执行文件ncnn_demo放在平台data
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2024-09-08 13:39:48
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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
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2024-04-05 10:21:17
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NumPy简介NumPy（NumericalPython）是Python数据分析必不可少的第三方库，NumPy的出现一定程度上解决了Python运算性能不佳的问题，同时提供了更加精确的数据类型，使其具备了构造复杂数据类型的能力。本身是由C语言开发，是个很基础的扩展，NumPy被Python其它科学计算包作为基础包，因此理解np的数据类型对python数据分析十分重要。NumPy重在数值
# 实现“ncnn pytorch教程”
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 下载ncnn和pytorch |
| 2 | 构建ncnn |
| 3 | 将ncnn模型转换为ncnn模型 |
| 4 | 使用ncnn模型在pytorch中进行推理 |
## 具体步骤
### 步骤1：下载ncnn和pyt
原创
2024-04-02 06:58:42
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Caffe学习系列（十）：腾讯ncnn框架《手把手AI项目》七、MobileNetSSD通过Ncnn前向推理框架在PC端的使用(目标检测 objection detection)1.ncnn安装安装依赖sudo apt-get install -y gfortran
sudo apt-get install -y libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-
由于本人使用的系统是win10，所以记录也是在win10下使用ncnn。前期准备网上很多介绍ncnn的配置教程都是从头开始构建编译，其实官方已经编译好一些版本的ncnn，直接下载就行了，没有必要从头开始编译。 官方github: https://github.com/Tencent/ncnn从官方仓库的页面，点击releases 我用的是vs2019，shared是动态链接版本，我下的就是shar
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2024-05-15 20:52:37
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作者 | 唐超编辑丨极市平台导读 本文将YOLOX训练的模型转到ncnn进行推理加速。YOLOX最近刷屏了，关键是官方仓库直接给出了ncnn、tensorRT、openvino、onnxruntime实现，简直是无 比 良 心bù gěi huó lù！！！0x00 YOLOX目标检测懂得都懂，异常强大。贴上链接方便大家感受：https://github.com/Megvii-Base
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2022-10-05 15:05:54
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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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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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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
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2024-02-24 14:12:03
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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
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2024-05-10 00:34:38
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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
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2024-03-19 20:28:41
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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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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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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
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2024-03-13 10:38:05
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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
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2024-10-22 14:24:27
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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
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2024-07-02 07:27:54
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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
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2024-06-05 07:16:22
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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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目录1 介绍2 Ubuntu 18下ncnn安装和使用2.1 Ubuntu 18下ncnn编译安装2.2 Ub
原创
2022-12-18 07:05:58
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