（三）循环语句1.while 循环while循环的代码块会一直循环执行，直到布尔表达式的值为布尔假。while 布尔表达式:
代码块如果布尔表达式不带有<、>、==、！=、in、not in等运算符，仅仅给出数值之类的条件，也是可以的。当while后写入一个非零整数时，视为真值，执行循环体；写入0时，视为假值，不执行循环体。也可以写入str、list或任何序列，长度非零则视为真
转载
2024-09-17 16:00:48
169阅读
前言1.系统环境是win10,显卡RTX3080;cuda10.2,cudnn7.1;OpenCV4.5，ncnn版本是20210525;C++ IDE vs2019。 2.使用NCNN作模型推理加速库，能更容易的使用GPU进行加速，代码不需要改动很大就可以移植到边缘设备或者移动端上。一、人脸检测1.人脸检测用的yolov5-face,yolov5-face是一种实时、高精度的人脸检测，搭配NCN
在这篇博文中，我将深入探讨如何使用 ncnn 对图片进行推理的过程。ncnn 是一个高效的神经网络前端，专为移动端和边缘设备设计，非常轻量且易于使用。本文将从多个层次分析这一过程，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、应用场景和案例分析。
## 背景描述
在计算机视觉领域，推理是指使用训练好的模型进行预测的过程。ncnn 作为一个高效的推理框架，被广泛应用于图像分类、目标检测等任务。其轻
记录一个同门给的SNN demo，仅供自己参考1 SNN和ANN代码的差别SNN和ANN的深度学习demo还是差一些的，主要有下面几个：输入差一个时间维度T，比如：在cv中，ANN的输入是：[B, C, W, H]，SNN的输入是：[B, T, C, W, H]
ANN求梯度时可以直接用backward()，SNN由于不可导，需要手写反向传播
SNN中涉及神经元的选择问题（比如LIF, IF,
转载
2024-05-30 23:34:21
79阅读
上一篇文章提到了使用pytorch来构建模型结构，训练模型和使用模型进行推理。 但是重要的问题在于，pytorch是用于在PC端的推理，而我最终的目的是想要在手机端进行推理，因此我需要一个能在手机上加载和进行推理的框架。了解过一些比如tensorLite之类的框架，最终感觉还是腾讯推出的一个开源框架ncnn比较合适。ncnn上面提供了一些demo，这些demo还是比较实用的，可以直接打包成apk部
转载
2024-01-10 18:28:55
179阅读
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 |
|------
使用 NCNN 进行图片推理的 Python 代码
在本文中，我们将重点讨论如何使用 NCNN 框架进行图像推理的过程。NCNN 是一个高性能的神经网络计算框架，特别适合在移动设备上进行深度学习推理。接下来，我们将阐述环境准备、步骤指导、配置细节、测试验证、优化技巧以及扩展应用等各个方面。
### 环境准备
#### 软硬件要求
| 软件要求 | 硬件要求
文章目录KNN算法原理KNN算法介绍KNN算法模型距离度量k值的选择分类的决策规则KNN算法python实现手写数字识别sklearn代码实现参考文献 KNN算法原理KNN算法介绍KNN（K-Nearest Neighbor）算法，顾名思义，其原理也就是“近朱者赤，近墨者黑”。KNN算法是一种有监督的分类算法，输入同样为样本特征值向量以及对应的类标签，输出则为具有分类功能的模型，能够根据输入的特
转载
2024-03-26 09:52:52
82阅读
有六个人,姓名职业如下:"小阳", 医生, "小刚",医生 "小地", 医生, ;"小温", 律师, "小红", 律师, "小丽", 律师, 小阳妹妹是小地和小红小丽哥哥是小刚,小温,小阳的女朋友是小丽
这六个人里的一个人杀了其余五个人中的一个人。
（1）如果凶手和受害者有亲缘关系，则凶手是位男性；
（2）
文章目录一、创建会话二、使用Opencv进行预处理三、输入数据四、运行会话,执行推理五、获取输出六、完整代码 MNN推理主要由以下四个部分组成 一、创建会话MNN创建会话(Session)主要通过 解释器(Interpreter)创建会话(Session). 使用MNN推理时，有两个层级的抽象，分别是解释器Interpreter和会话Session。Interpreter是模型数据
推理的定义、方式及其分类： 推理：根据已知事实(证据)和知识，通过某种策略得到结论 归结演绎推理： 反证法：P=>Q，当且仅当P∧^Q <=>F，即Q为P的逻辑结论，当且仅当P∧^Q是不可满足的 定理：Q为P1,......pn的逻辑结论，当且仅当(P1∧P2∧...
转载
2024-10-14 07:53:59
96阅读
申明：以下文字为笔者阅读了计算机视觉国际会议论文之后翻译所得，其中个别部分加入了笔者自己的理解，但绝大部分都尊重了作者的原意。鉴于本人水平有限，个别地方可能存在误差，希望各位能够谅解！另外，如果您需要更详细的了解PN学习的原理、用法及应用举例，请参考原文：PN-learning:Bootstrapping Binary Classifiers by Structural Constraints,
源代码作者：https://github.com/zjhellofss本文仅作为个人学习心得领悟 ，将原作品提炼，更加适合新手什么是推理框架？深度学习推理框架用于对已训练完成的神经网络进行预测，也就是说，能够将深度训练框架例如Pytorch、Tensorflow中定义的算法移植到中心侧和端侧，并高效执行。与训练框架不同的是，深度学习推理框架没有梯度反向传播功能，因为算法模型文件中的权重系数已经被固
1) NCNN（腾讯）ncnn加速不同于模型量化压缩, 而是采用另一种加速技巧，包括下面的几种:使用低精度采用openmp多线程加速采用simd指令集2) MNN（阿里）MNN 是一个轻量级的深度学习端侧推理引擎，核心解决深度神经网络模型在端侧推理运行问题，涵盖深度神经网络模型的优化、转换和推理。这和服务器端 TensorRT 等推理引擎的想法不谋而合。支持异构设备混合计算，目前支持 CPU 和
转载
2024-02-12 08:10:15
346阅读
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。支持大部分常用的 CNN 网络: Classical CNN: VGG AlexNet GoogleNet Inception …
Practical CNN: ResNet DenseNet SENet FPN …
转载
2024-04-15 14:59:03
174阅读
阿里 深度学习推理框架 在某些学术界和行业界，深度学习正在获得巨大的动力。 推理（基于预训练模型从现实世界数据中检索信息的能力）是深度学习应用程序的核心。 深度学习推理可用于在图像到达对象存储时对其进行分类，无论它们是托管在诸如Amazon S3或Azure Blob之类的公共云中，还是使用诸如Ceph RADOS网关 （RGW）之类的内部接口的图像。 此用例的常规工作流程是，当更新映像时，它将
转载
2024-03-29 23:55:19
82阅读
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
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用M
ncnn编译过程腾讯在GitHub上虽然写的很清楚，不过我试了两台电脑均不能成功编译环境于是开始摸索注意：我这里是在win10上面进行编译的，因为想在win10上面编写代码，因此需要一个vs2019的环境首先编译protobuf ，我直接使用那个zip下载链接，但是在新建build文件夹的过程不成功，因为会提示我有重复的build文件，因此我新建的tmp，实际上是一样的只是在到时候编译ncnn的时
目录一、KNN模型1 核心思想2 k值的选择3 相似度的度量方法3.1 欧氏距离3.2 曼哈顿距离3.3 余弦相似度3.4 杰卡德相似系数4 近邻样本的搜寻方法4.1 KD树搜寻法4.2 球树搜寻法5 KNN模型实例 一、KNN模型KNN(K近邻)模型，不会预先生成一个分类或预测模型，用于新样本的预测，而是将模型的构建与未知数据的预测同时进行。 该算法对数据的分布特征没有任何要求。1 核心思想比
转载
2024-03-21 12:03:05
90阅读
