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基于NCNN框架的Android平台下YOLOv5的C++实现 - C/C++开发

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简介：
本项目在Android平台上采用NCNN框架实现了YOLOv5目标检测算法的C++版，适用于移动设备上的实时图像处理和识别。 此仓库使用腾讯的NCNN框架提供了YOLOv5模型的C++实现。 注意：目前，NCNN不支持带步长的切片操作，因此我移除了该操作，并用缩小后的图像替换输入以匹配通道数。 这可能会稍微影响精度。

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  • 基于NCNN框架的Android平台下YOLOv5的C++实现 - C/C++开发
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    本项目在Android平台上采用NCNN框架实现了YOLOv5目标检测算法的C++版，适用于移动设备上的实时图像处理和识别。 此仓库使用腾讯的NCNN框架提供了YOLOv5模型的C++实现。 注意：目前，NCNN不支持带步长的切片操作，因此我移除了该操作，并用缩小后的图像替换输入以匹配通道数。 这可能会稍微影响精度。
     
  • 基于C++的Caffe框架下的YOLOv2实现
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    本项目基于C++在Caffe深度学习框架下实现了YOLOv2目标检测算法，旨在优化实时物体识别性能，适用于需要快速准确检测的应用场景。 使用Caffe框架实现YOLOv2的方法涉及多个步骤和技术细节。首先需要确保已经安装并配置好Caffe环境，然后根据YOLOv2的网络结构定义模型文件，并准备相应的训练数据集进行参数调整与优化。此外，在整个过程中还需要注意对代码和流程进行适当的调试以保证最终检测效果达到预期目标。
     
  • Android平台下的口罩识别系统，YOLOv5在NCNN上的实现与部署
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    本项目基于YOLOv5模型，在NCNN框架下实现了高效准确的口罩识别功能，并成功应用于Android平台，为移动设备提供了实时的人脸口罩检测解决方案。 YOLOv5的Android部署基于NCNN框架。 ## NCNN是什么 ncnn 是腾讯公司开源的一个专为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架。它从设计之初就考虑到了手机端的应用，无需第三方依赖，并且跨平台，在CPU上的速度优于其他已知的所有开源框架。通过 ncnn，开发者可以将深度学习算法轻松移植到手机上高效执行，从而开发出人工智能应用。 ## 模型转化 训练好自己的检测模型后，需要一个中介来实现在不同框架间的转换。Open Neural Network Exchange（ONNX）就是这样一个开放的神经网络交换格式。以下是安装所需依赖库的方法： ```pip install onnx coremltools onnx-simpl``` 请注意： 1. 本资源仅供开源学习和技术交流使用，不得用于商业用途。 2. 部分字体和插图来自互联网，若有侵权请联系删除。
     
  • 适合C++的现代化Web框架。高性能、简洁API、跨平台、无依赖-C/C++开发
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    这是一款专为C++设计的现代Web框架，以其卓越的性能、精简的API和广泛的跨平台兼容性著称，同时保持完全独立于外部库，非常适合追求高效与灵活的开发者。 Oat++即将发布新版本1.1.0，并将带来重大变化，请查阅更改日志以准备迁移。 Oat++是一个现代的C++ Web框架，它包含了所有进行生产级别开发所需的必要组件。该框架设计轻巧，占用内存少。 关于支持的操作系统平台和最新的性能基准测试结果等信息可以在官方文档中找到。此外，欢迎您加入我们在Gitter上的社区聊天以获取更多帮助和支持，并为Oat++的发展贡献您的力量。
     
  • C# WinForm开发框架
    优质
    C# WinForm开发框架是一款专为Windows窗体应用程序设计的高效开发工具，旨在简化界面构建、组件管理与事件处理流程，助力开发者快速创建功能丰富且高效的桌面应用。 一款不错的C# Winform开发框架对于初学者来说是非常值得参考的。
     
  • C# WinForm开发框架
    优质
    C# WinForm开发框架是一款专为Windows窗体应用程序设计的高效开发工具集，旨在简化用户界面创建与业务逻辑实现流程，助力开发者快速构建功能完备的应用程序。 C# DEV Winform 框架 C# DEV Winform 框架 C# DEV Winform 框架 C# DEV Winform 框架 C# DEV Winform 框架 C# DEV Winform 框架 C# DEV Winform 框架
     
  • 基于C语言的UI框架实现
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    本项目旨在开发一个基于C语言的用户界面(UI)框架，提供一套灵活且高效的API，支持快速构建跨平台的应用程序界面。 一个使用C语言开发的通用框架。使用者可以根据自己的需求扩展功能。
     
  • 将PaddleOCR的光照模型转为NCNN，供NCNN使用-C/C++开发
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    本文介绍了如何将PaddleOCR中的光照补偿模型转换成NCNN框架下的模型，以便在C/C++环境中高效运行。通过详细的步骤和代码示例，帮助开发者轻松实现跨平台部署。 将PaddleOCR灯光模型转换为ncnn格式后，您可以使用ncnn进行推理操作。通过使用chineseocr_lite项目中的推断代码可以实现这一点。注意：如果需要使用角度检测模型，请把输入形状dstHeight从32改为48。 关于具体的推断过程和相关模型文件可以在以下地址找到： - 推理示例代码: https://github.com/DayBreak-u/chineseocr_lite/tree/onnx/cpp_projects/OcrLiteNcnn - 模型转换项目：https://github.com/frotms/PaddleOCR2Pytorch
     
  • 基于Yolov5的DeepSort实现（C++版）
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    本项目提供了一个使用C++编写的基于YOLOv5目标检测模型和DeepSORT跟踪算法的完整解决方案，适用于视频中的多对象追踪任务。 该实现为C++版本的基于Yolov5的DeepSort，在nx上已经完成，并且压缩包内包含了两个转换好的TensorRT模型以及配置好的YOLOv5转换过程文件，确保版本对应并且可以直接运行。
     
  • 利用NCNN库进行SRMD超分辨率实现-C/C++开发
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    本项目采用C/C++编程语言与NCNN深度学习推理框架，实现了SRMD（Super-Resolution via Motion Deblurring）算法，旨在提升图像和视频的清晰度及细节表现。通过去除运动模糊效应，使超分辨率重建更加准确有效。 SRMD ncnn 是一种使用ncnn项目作为通用神经网络推理框架的超分辨率实现方法。srmd-ncnn-vulkan 可用于 Intel / AMD / Nvidia GPU 的 Windows、Linux 和 MacOS 系统，提供所有必需的二进制文件和模型，并且不需要 CUDA 或 Caffe 运行时环境。 使用示例命令：`srmd-ncnn-vulkan.exe -i input.jpg -o output.png -n 3 -s 2`