请问ncnn有什么特点?

霍大神 2021-10-14 11:02:16

请问ncnn有什么特点?

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weixin_38498942 2021-10-14

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1、框架简单直接；
2、GitHub“使用指北”很详细；
3、目前支持多种训练框架的模型转换，包括Caffe、MxNet、Pytorch、TensorFlow（部分支持）；
4、支持的层种类多，能满足工程应用，同时自定义层添加方便；

ncnn框架移植，将移动端C++从底层分离，可以实现pc图像识别

YOLOv5project中的cpp文件夹下的ncnn资源

ncnn-examples-demo（深度学习框架必备，有详细注释），里面的库路径需要自己更改，用到opencv,vs2015以上版本

yolov5-ncnn推理是c++研发的基于ncnn推理加速的cpu加速算法。

基于 ncnn 的 YOLOv8 目标检测 demo 展示了如何在移动设备上利用神经网络计算库进行实时目标检测。YOLOv8 是 YOLO（You Only Look Once）目标检测算法的改进版本，其特点是通过单次前向传播即可实现对图像中所有目标的检测与定位，具有较高的检测速度和精度。在这个 demo 中，首先加载了预训练的 YOLOv8 模型。YOLOv8 模型通常由卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）组成，用于从图像中提取特征，并输出目标的类别和边界框信息。接着，利用 ncnn 库进行模型推理。通过将图像输入模型，利用前向传播算法，模型将逐层处理图像，并最终输出检测到的目标及其位置信息。ncnn 库能够高效地利用设备的硬件资源，实现快速的推理过程，从而实现实时目标检测的要求。最后，将检测结果可视化展示出来。通常采用在图像上绘制目标边界框，并标注目标类别的方式，将检测结果反馈给用户。这使得用户能够直观地了解到模型的检测效果，从而进行后续的应用和处理。总的来说，这对于许多需要移动端深度学习应用的场景，其具有重要的实用意义。

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