PPOCRV3文本识别模型精度损失问题解决1. 得到可用的ncnn模型2. 先看问题3. 快速解决4. 问题分析5. 最终效果6. 结语 1. 得到可用的ncnn模型paddleocr文本识别模型(ch_PPOCRv3_rec_infer)转ncnn模型，我参考了这位大神的博客，基本包括了我遇到的所有问题，是一篇很好的文章：，博客中提到转换的模型存在精度损失，也是基于该问题引出这篇博客。2. 先
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2024-09-25 12:23:41
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已解决（paddleocr导包报错）ModuleNotFoundError: No module named ‘paddle‘ 文章目录报错代码报错翻译报错原因解决方法千人全栈VIP答疑群联系博主帮忙解决报错 报错代码 粉丝群一个小伙伴想用cv2和paddleocr 识别图像（当时他心里瞬间凉了一大截，跑来找我求助，然后顺利帮助他解决了，顺便记录一下希望可以帮助到更多遇到这个bug不会解决的小伙伴
问题在Nvidia驱动正常安装，nvidia-smi正常显示的情况下，在anaconda环境下跑常规的深度学习框架（tensorflow，pytorch，paddlepaddle等等）的时候，一般不需要额外安装CUDA或cuDNN等工具，而是直接conda安装cudatoolkit就可以。具体的cudatoolkit版本选择，一般按照nvidia-smi的显示，选择与其一致的cudatoolkit
# 从PyTorch到NCNN：一次完整的模型转换流程
在深度学习领域，模型的部署是一个非常重要的环节。而NCNN作为一个高效的轻量级深度学习框架，能够在移动端和嵌入式设备上进行快速的推理。在本文中，我们将介绍如何将PyTorch模型转换为NCNN模型，并展示详细的转换流程。
## PyTorch转ONNX
首先，我们需要将PyTorch模型转换为ONNX格式。ONNX是一种开放的神经网络交
原创
2024-03-02 05:33:50
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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
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文章目录引言mtcnn介绍mtcnn是什么图像金字塔模型+参数配置ncnn介绍ncnn是什么深度学习框架是什么 引言刚接触人脸识别，各种新名词看的很懵逼，下面介绍下mtcnn和ncnn的概念入门mtcnn介绍mtcnn是什么mtcnn：Multi-task convolutional neural network（多任务卷积神经网络） 其实是一种网络模型，一种算法，同级别的还有下面一些模型物体分
前言： 做一个推理应用，首先从模型转换开始（当然先得选好一个合适的模型）。在昇腾平台做模型推理，需要将Caffe，TensorFlow等开源框架网络模型转换成Davinci架构专用模型（OM格式）。昇腾张量编译器（Ascend Tensor Compiler，简称ATC）是异构计算架构CANN体系下的模型转换工具，模型转换过
# 如何将PyTorch模型转换为NCNN模型
## 1. 简介
在本文中，我将向你介绍如何将PyTorch模型转换为NCNN（一个用于移动端的高性能深度学习框架）模型。这将使你能够在移动设备上部署和运行你的PyTorch模型。首先，让我们了解整个过程的流程。
## 2. 流程概述
以下是将PyTorch模型转换为NCNN模型的流程概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | ---
原创
2023-12-17 05:35:02
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# PyTorch直接转NCNN：深度学习模型转换指南
在深度学习的应用中，模型的部署至关重要。PyTorch作为一个流行的深度学习框架，能够方便地构建和训练模型。但在移动设备或嵌入式系统中，TensorFlow Lite 和 NCNN 等框架成为热门选择。本文将介绍如何直接将PyTorch模型转换为NCNN格式，并为您展示相关的代码示例和图示。
## 什么是NCNN？
NCNN是一个高性能
原创
2024-09-26 03:20:51
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NLJ(nested-loop join)从第一个表每次读一行数据，传递到一个嵌套循环（处理join中的下一个表）。 这个处理重复次数跟join中涉及的表相同? 例子：Table Join Type
t1 range
t2 ref
t3 ALL逻辑处理：for each row in t1 matching range {
for each r
通过将torch模型导出成ONNX来加速深度学习模型的CPU推断速度
最近在做一个文本多分类的模型，非常常规的BERT+finetune的套路，考虑到运行成本，打算GPU训练后用CPU做推断。在小破本上试了试，发现推断速度异常感人，尤其是序列长度增加之后，一条4-5秒不是梦。于是只能寻找加速手段，早先听过很多人提到过ONNX，但从来没试过，于是就学习了一
前因：之前做歌单时因为要用到网易云音乐，而一部分网易云音乐是ncm格式，不能传到公众号界面，所以找了一些攻略研究，最后找到了适合我电脑的方法。但我觉得这个方法是万能的：步骤简单，操作性强，不需要另外下载格式工厂等软件，用360浏览器就能搞定。之前有录视频发b站，因为考虑到视频费流量，所以直接写文，视频就不发了，另外，文中的图片是视频里的截图(太懒，不想重新做一遍)便于理解，我将整个过程分为很
为什么PNP三极管集电极（C）和发射极（E）反着接，却可以当开关使用？理解NPN和PNP两种类型的三极管原理及电流方向就会明白为什么PNP三极管的集电极和发射极反着接当开关使用。NPN和PNP三极管的基本原理及差异三极管属于电流控制元件，小电流控制大电流。三极管共有三个极：基极、集电极和发射极，根据两个PN结的构造不同，三极管分为NPN型和PNP型，虽然两种类型的三极管都有截止区、放大区和饱和区，
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2024-10-18 18:38:52
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摘要：主要学习记录了ONNX转TensorRT流程、代码。末尾有完整代码。目录：3.1 创建TensorRT的日志记录器3.2 创建bulider对象 3.3 设置engine参数3.4 定义network并加载ONNX解析器3.5 获取网络的输入输出3.6 动态输入3.7
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2024-10-29 12:00:30
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//在C#中 //图片到byte[]再到base64string的转换：
Bitmap bmp = new Bitmap(filepath);
new MemoryStream();
bmp.Save(ms, System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Gif);
byte[] arr = newbyte[ms.Length];
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2024-10-09 09:02:38
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首先编译腾讯开源的ncnn：https://github.com/tongxiaobin/ncnn在tools/pytorch里最下
原创
2023-05-05 16:57:40
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首先 编好刀路后，按下列操作顺序设置自定义后处理1，2，3，4，5，找到后处理文件后打开—设置好保存目录后“确定”输出
生产环境：ubuntu18.04 cuda 11.0 cudnn 8.0.5 一、注意事项 1.1 bug记录 1.1.1
目录转换器和预估器转换器预估器KNN算法定义算法伪代码描述k值的选择几个距离计算实例sklearn中的API实例优缺点转换器和预估器转换器主要用于特征工程。我们之前在特征工程中介绍了好几个转换器，像DictVectorizer、StandardScaler等。这些转换器类都是继承Transformer。在使用的过程中我们的一般步骤如下：（1）实例化一个转换器（2）调用fit_transform()
# PyTorch 转 ONNX 再转 NCNN
在深度学习领域，PyTorch 是一个非常流行的开源深度学习框架，它提供了丰富的神经网络模型和训练方法。而 ONNX 是一种开放的模型格式，可以实现模型在不同框架之间的互操作性。NCNN 是一个高性能的神经网络计算库，专门针对移动端的推理加速。本文将介绍如何使用 PyTorch 转换为 ONNX 格式，再将 ONNX 模型转换为 NCNN 模型，
原创
2023-10-19 05:55:38
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