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。

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2、將訓練好的模型轉(zhuǎn)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(zhuǎn)換，并提供了線性代數(shù) (BLAS、LAPACK 和Sparse Solver)、快速傅立葉轉(zhuǎn)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
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