androidblas的简单介绍

NCNN模型部署Android?

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

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2、将训练好的模型转换,优化形成配置文件,与识别引擎框架或者SDK的包组合形成可发布的版本。其在不同平台上其优化的方式不一样,比如在Android平台浮点定点化,ncnn框架,在Linux平台下,tensorRT的优化。

各算子库对CNN的支持

英特尔 MKL 的集群版本包括 ScaLAPACK 与分布式内存快速傅立叶转换,并提供了线性代数 (BLAS、LAPACK 和Sparse Solver)、快速傅立叶转换、矢量数学 (Vector Math) 与随机号码生成器支持,常见NN算法如RN、CNN。

Ross Girshick团队提出了R.CNN系列行人检测算法,其中Faster R—CNN 算法通过一个区域提议网络来生成行人候选框,在最后的特征图上滑动来确定候选框。

LeNet神经网络由深度学习三巨头之一的Yan LeCun提出,他同时也是卷积神经网络 (CNN,Convolutional Neural Networks)之父。LeNet主要用来进行手写字符的识别与分类,并在美国的银行中投入了使用。

在将resnet改为resnet101,此时,即使对于部分相融的图像,也能较好的分割了。但是unet的模型体积已经不能接受。


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