1.【教程】三分钟学习NCNN算法移植
【教程】三分钟学习NCNN算法移植
本文介绍如何基于EASY EAI Nano移植NCNN部署库,腾讯腾讯以及如何成功运行yolov4的源码源码Demo。NCNN是官网由腾讯优图实验室开发的高性能神经网络前向计算框架,专为手机端优化,腾讯腾讯支持多输入、源码源码封印传说源码多分支结构的官网手机订房 源码卷积神经网络计算,并且无第三方库依赖,腾讯腾讯支持跨平台操作。源码源码NCNN基于C++实现,官网支持ARM NEON汇编级优化,腾讯腾讯内存管理精细,源码源码支持多核并行计算,官网以及基于Vulkan API的腾讯腾讯whmcsqq快捷登录源码GPU加速。支持8bit量化和半精度浮点存储,源码源码可导入多种框架的官网模型。
NCNN广泛应用于图像分类、风格迁移、手机控制app源码目标检测、人脸检测等领域,并已被多款APP使用。接下来,E语言ide源码我们通过以下步骤完成NCNN算法的移植学习。
1. 下载与编译NCNN源码
从百度网盘获取NCNN源码包,使用解压命令展开NCNN库。
执行编译指令,生成NCNN库文件。
2. 运行yolov4的Demo
下载包含yolov4基于NCNN运行的Demo,解压并执行编译指令。
将编译后的可执行程序文件通过Ubuntu推送至EASY EAI Nano板卡的指定目录。
在EASY EAI Nano板卡执行程序,观察执行结果。
在Ubuntu端获取识别成功的,并查看实际效果。
至此,NCNN算法移植学习完成。更多教程请持续关注我们。欲了解更多关于EASY EAI Nano的信息,请访问官方页面。
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