在机器学习和深度学习的实际应用中，如何使用 Python 调用 NCNN（Neural Network Computing N一款高效的神经网络推理框架）并加载预训练模型是一个常见的问题。NCNN 的目标在于在移动设备上高效地运行深度学习模型，而 Python 作为一种高级编程语言，因其简洁性和易用性而受到广泛欢迎。然而，许多开发者在开始使用 Python 与 NCNN 结合时会遇到一些挑战。
onnxoptimizer、onnxsim被誉为onnx的优化利器，其中onnxsim可以优化常量，onnxoptimizer可以对节点进行压缩。为此以resnet18为例，测试onnxoptimizer、onnxsim对于模型的优化效果。onnxoptimizer、onnxsim的安装代码如下所示：pip install onnxoptimizerpip install onnxsim1、res
在进行“python ncnn 加载模型推理”工作时，以下是对整个过程的详细记录。这篇博文将包含环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、安全加固和版本管理等多个模块内容，以确保整个过程的清晰和逻辑性。
## 环境预检
在执行任何操作前，务必检查系统环境是否满足要求。以下是系统要求表格：
| 组件 | 最低要求 | 推荐要求 |
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1、 openvinoopenvino是英特尔推出的一套基于深度学习的计算机视觉加速优化框架， 用二代神经计算棒NCS2,就从openvino开始。 （NCSDK对应的是NCS1，在这篇博客有一个对比 可以看到，要用NCS加速要用openvino，而openvino只支持一些特定的框架（不包括yolov3的darknet和pytorch，所以各种模型的转换是很重要的一步）在官网下载工具包，然后配置
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
1、Q报错：OpenCV(3.4.2) Error: Assertion failed (ngroups > 0 && inpCn % ngroups == 0 && outCn % ngroups == 0) in cv::dnn::ConvolutionLayerImpl::getMemoryShapes, file D:\InstallDir\openc
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2024-05-08 16:51:44
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目录1.代码2.原理 2.1“边缘”2.2高斯滤波 2.3 计算梯度2.4 非极大值抑制 2.5 滞后阈值化1.代码 这是一个很老很常用的方法。博主写了一下，与OpenCV460做对比。在之前的版本(Opencv3.x)个人感觉其实现效果不理想，于是自己写了一遍，效果比OpenCV好。今天与OpenCV460比发现
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2024-06-29 18:35:01
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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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环境配置vs2019+libtorch1.9.0+opencv3.4.2+cuda11.0+cudnn8.0（实测可用，不踩坑）须知Libtorch版本需与pytorch版本兼容（最好一致），系统下载与pytorch版本相同的CUDA和Cudnn,否则导入模型将出错。 若想使程序在GPU上运行，需下载GPU版libtorch,其也支持cpu运行。文中给出图片或许版本与标题不一致，不影响实际操作，作
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2024-03-15 11:11:20
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简单介绍:说明: 复杂的项目需要配置各种环境,若设置少可直接硬编码,设置多的话可通过加载配置/加载文件/加载变量的方式来设置app.config.update(
DEBUG=True,
)扩展: app.config是flask.config.Config类的实例,继承子PY内置数据结构dict,所以可以使用如上update方法,支持传入多个键值对,其实app.config内置很多配置变量
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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# 用 OpenCV 加载 PyTorch 模型
在计算机视觉领域，OpenCV 和 PyTorch 都是非常流行的工具。OpenCV 是一个开源计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能；PyTorch 是一个深度学习框架，被广泛应用于图像识别、目标检测等任务中。本文将介绍如何使用 OpenCV 加载 PyTorch 训练好的模型，并进行图像处理。
## 加载 PyTorch 模型
原创
2024-07-08 05:25:26
107阅读
OpenCV 调用自己用TensorFlow训练的模型识别mnist数据集图片这是本人第一次写博客，之前都是学习别人写的博客，在这里感谢做出贡献的你们。关于这个编辑器的使用还比较陌生，介于本人也是OpenCV和TensorFlow的初学者，文章中有错误的地方，欢迎批评与指正。开发环境OpenCV 3.4.7TensorFlow 1.14.0VS2015数据准备mnist数据集mnist数据集中的图
先了解数据读取流程Pytorch系列之——数据读取机制&Transformsfrom torch.utils.data import Dataset
class ImageDataset(Dataset): #这里的函数 按照三个模块 自己改写
def __init__(self, dataset, transform=None):
self.data
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2024-03-23 08:16:45
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OpenCV 不适合用于搭建模型，通常使用其他框架训练模型。ONNX 作为通用的模型描述格式被众多框架支持，这里推荐使用 ONNX 作为模型保存格式。学习模型的推理，如果在项目中使用了 OpenCV，那么很容易添加深度学习支持。在工业视觉领域 OpenCV 使用较为广泛，其 DNN 模块支持。..
原创
2023-05-22 15:33:51
1005阅读
# OpenCV加载PyTorch模型
## 引言
PyTorch是一个常用的深度学习框架，而OpenCV则是一个广泛应用于计算机视觉领域的图像处理库。在很多场景中，我们需要将PyTorch模型与OpenCV结合使用，以实现图像处理和计算机视觉任务。本文将介绍如何使用OpenCV加载PyTorch模型，并给出具体的代码示例。
## PyTorch简介
PyTorch是一个开源的深度学习框架
原创
2023-08-14 20:09:28
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windows上编译opencv使用cuda加速dnn模型推理环境资源准备软件安装Opencv源码下载CUDA资源准备进行编译cmake构建配置编译选项编译项目 环境资源准备本次编译环境是在windows11上使用VS2022+Cmake进行编译的。 硬件环境GPU：笔记本端的RTX3060软件环境：Windows11 Visual Studio 2022 专业版 cmake-3.25.2需要准
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2024-06-14 16:57:48
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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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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
上期文章，我们介绍了YOLOV4对象检测算法的模型以及基本知识，哪里还进行了图片的对象检测，如何使用YOLOV4进行视频检测与实时视频检测呢？毕竟我们绝大多数的需求必然是视频的实时对象检测YOLOV4视频检测import numpy as npimport timeimport cv2import oslabelsPath = "yolo-coco/coco.names"LABELS = None
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2024-03-20 08:15:36
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