这里在linux系统上使用geocat实现NCL风格的图片绘制Linux上安装 geocat
conda update conda
conda create -n geocat -c conda-forge geocat-viz
conda activate geocat
conda update geocat-vizDataset- NOAA Optimum Interpolation (OI)
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
143阅读
# 如何将PyTorch模型转换为NCNN
## 整体流程
下面是将PyTorch模型转换为NCNN的整体步骤：
| 步骤 | 内容 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 将PyTorch模型转换为ONNX模型 |
| 步骤二 | 使用ncnn工具将ONNX模型转换为ncnn模型 |
| 步骤三 | 在ncnn中加载并运行模型 |
## 具体步骤
### 步骤一：将PyTo
原创
2024-03-01 04:20:07
162阅读
ncnn编译依赖OpenCV和protobuf一、安装OnenCV下载Releases · opencv/opencv · GitHub以OpenCV 4.5.4为例，下载Source code(zip)，##
原创
2024-04-11 14:32:05
609阅读
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
662阅读
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
文章目录致谢致歉4 KNN算法4.1 sklearn转换器和估计器4.1.1 转换器4.1.2 估计器4.2 KNN算法4.2.1 概述4.2.2 电影类型分析4.2.3 算法实现 4 KNN算法我们前面在第二讲的时候提到了线性回归，虽然市面上很大部分上的书都是先讲线性回归，但我更愿意先和你讲讲最简单的分类算法——KNN算法。它是一种能够找到相似对象的一个算法，这些对象彼此之间的关系比其他群组对象
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
243阅读
前言：目前基于pytorch的深度学习框架应用的越来越广泛，相关的轻量级部署框架引擎也推广的比较火热。目前主要分为两种，针对1对1和多对1，如tflite，torchlite等为1对1主要支持自家生态训的训练框架。针对多对1，其中以onnxruntime、paddle、ncnn、mnn等为主，可支持多种不同训练框架，毕竟是BAT三巨头推出来的。但是在将基于pc端生成的深度
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2023-08-23 16:51:23
230阅读
nc的使用方法 netcat被誉为网络安全界的‘瑞士军刀’，相信没有什么人不认识它吧...... 一个简单而有用的工具，透过使用TCP或UDP协议的网络连接去读写数据。它被设计成一个稳定的后门工具，能够直接由其它程序和脚本轻松驱动。同时，它也是一个功能强大的网络调试和探测工具，能够建立你需要的几乎所有类型的网络连接，还有几个很有意思的内置功能(详情请看下面的使用方法)。 在中国，它的
PDF文件是一种可靠的文件格式，可以在各种操作系统和软件上打开和查看。而dxf是CAD文件的一种格式，打开它一般都是需要相关的操作软件才能打开，不是特别方便，将dxf文件转换成PDF格式就可以很好的解决这一问题，下面教大家几种简单方法，一起来学习下吧。 工具一：迅捷CAD转换器这是一个专业的CAD文件格式转换工具，可以将CAD文件转换成图片、PDF格式、dwg或者是dxf格式，文件的版本
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2024-10-14 10:31:23
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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
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 
0x00 功能说明：功能强大的网络工具，在网络工具中有“瑞士军刀”美誉，其有Windows和Linux的版本。因为它短小精悍,功能实用，被设计为一个简单、可靠的网络工具，可通过TCP或UDP协议传输读写数据。同时，它还是一个网络应用Debug分析器，因为它可以根据需要创建各种不同类型的网络连接。 0x01 nc的作用（1）实现任意TCP/UDP端口的侦听，nc可以作为serv
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
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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一、简单k-近邻算法本文将从k-近邻算法的思想开始讲起，使用python3一步一步编写代码进行实战训练。并且，我也提供了相应的数据集，对代码进行了详细的注释。除此之外，本文也对sklearn实现k-近邻算法的方法进行了讲解。实战实例：电影类别分类、约会网站配对效果判定、手写数字识别。 文章中大部分文字和例题参考自https://cuijiahua.com/blog/2017/11/ml
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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# 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
