NCNN模型部署Android?

1、Yolo-Fastest， darknet模型約3M。yoloV5n，onnx模型約2M。nanodet，ncnn模型約8M。

創(chuàng)新互聯(lián)公司是一家朝氣蓬勃的網(wǎng)站建設公司。公司專注于為企業(yè)提供信息化建設解決方案。從事網(wǎng)站開發(fā)，網(wǎng)站制作，網(wǎng)站設計，網(wǎng)站模板，微信公眾號開發(fā)，軟件開發(fā)，小程序制作，十年建站對成都三維植被網(wǎng)等多個方面，擁有多年建站經(jīng)驗。

2、將訓練好的模型轉換，優(yōu)化形成配置文件，與識別引擎框架或者SDK的包組合形成可發(fā)布的版本。其在不同平臺上其優(yōu)化的方式不一樣，比如在Android平臺浮點定點化，ncnn框架，在Linux平臺下，tensorRT的優(yōu)化。

各算子庫對CNN的支持

英特爾 MKL 的集群版本包括 ScaLAPACK 與分布式內(nèi)存快速傅立葉轉換，并提供了線性代數(shù) (BLAS、LAPACK 和Sparse Solver)、快速傅立葉轉換、矢量數(shù)學 (Vector Math) 與隨機號碼生成器支持，常見NN算法如RN、CNN。

Ross Girshick團隊提出了R.CNN系列行人檢測算法，其中Faster R—CNN 算法通過一個區(qū)域提議網(wǎng)絡來生成行人候選框，在最后的特征圖上滑動來確定候選框。

LeNet神經(jīng)網(wǎng)絡由深度學習三巨頭之一的Yan LeCun提出，他同時也是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 (CNN，Convolutional Neural Networks)之父。LeNet主要用來進行手寫字符的識別與分類，并在美國的銀行中投入了使用。

在將resnet改為resnet101，此時，即使對于部分相融的圖像，也能較好的分割了。但是unet的模型體積已經(jīng)不能接受。

標題名稱：androidblas的簡單介紹
鏈接地址：http://jinyejixie.com/article11/dgiphgd.html

成都網(wǎng)站建設公司_創(chuàng)新互聯(lián)，為您提供品牌網(wǎng)站制作、企業(yè)網(wǎng)站制作、外貿(mào)網(wǎng)站建設、移動網(wǎng)站建設、網(wǎng)站維護、云服務器

廣告

聲明：本網(wǎng)站發(fā)布的內(nèi)容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉載內(nèi)容為主，如果涉及侵權請盡快告知，我們將會在第一時間刪除。文章觀點不代表本網(wǎng)站立場，如需處理請聯(lián)系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內(nèi)容未經(jīng)允許不得轉載，或轉載時需注明來源： 創(chuàng)新互聯(lián)