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androidblas的簡單介紹

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(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。

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