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YOLOv5_NCNN: 在手机上实现NCNN部署,兼容Android和iOS平台

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简介:
简介:YOLOv5_NCNN项目致力于将YOLOv5模型优化为适用于移动设备的版本,并通过NCNN框架实现在Android和iOS系统的高效运行。 火箭图标:如果有帮助,请点击星标! 星标 Ncnn在移动设备上的部署支持以下模型: - 相机上的YOLOv5s、YOLOv4-tiny、MobileNetV2-YOLOv3-nano、简单姿势检测、Yolact、ChineseOCR-lite - ENet、Landmark106、DBFace,MBNv2-FCN和MBNv3-Seg-small iOS环境: - Xcode 11.5 - macOS 10.15.4 - iPhone 6sp, iOS版本为13.5.1 安卓环境: - Android Studio 4.0 - Windows 10 版本号:20H2 - 魅族手机型号:魅族16x,Android系统版本8.1.0(CPU:高通710 GPU:Adreno 616) 安卓端已添加了权限请求功能。如果应用仍然崩溃,请手动确认是否已经授权相关权限。 在iOS设备上可以直接通过界面选择要测试的模型。 对于安卓设备,在使用时也请确保正确选择了相应的选项并检查系统设置中的权限配置。

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客服
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  • YOLOv5_NCNN: NCNNAndroidiOS
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    简介:YOLOv5_NCNN项目致力于将YOLOv5模型优化为适用于移动设备的版本,并通过NCNN框架实现在Android和iOS系统的高效运行。 火箭图标:如果有帮助,请点击星标! 星标 Ncnn在移动设备上的部署支持以下模型: - 相机上的YOLOv5s、YOLOv4-tiny、MobileNetV2-YOLOv3-nano、简单姿势检测、Yolact、ChineseOCR-lite - ENet、Landmark106、DBFace,MBNv2-FCN和MBNv3-Seg-small iOS环境: - Xcode 11.5 - macOS 10.15.4 - iPhone 6sp, iOS版本为13.5.1 安卓环境: - Android Studio 4.0 - Windows 10 版本号:20H2 - 魅族手机型号:魅族16x,Android系统版本8.1.0(CPU:高通710 GPU:Adreno 616) 安卓端已添加了权限请求功能。如果应用仍然崩溃,请手动确认是否已经授权相关权限。 在iOS设备上可以直接通过界面选择要测试的模型。 对于安卓设备,在使用时也请确保正确选择了相应的选项并检查系统设置中的权限配置。
  • Android下的口罩识别系统,YOLOv5NCNN
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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。
  • PDF线查看,PC、AndroidiOS
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    这是一款功能强大的PDF阅读工具,支持在个人电脑及移动设备上流畅浏览文档。无论您使用Windows, Android还是iOS系统,都能轻松享受便捷的PDF文件查看体验。 支持PC、Android和iOS设备的PDF在线预览功能。
  • CentOS 6.5OpenStack云
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    本教程详细介绍如何在CentOS 6.5操作系统环境下搭建OpenStack云平台,适用于对云计算技术感兴趣的开发者和IT运维人员。 在CentOS 6.5上部署OpenStack云平台的步骤包括:基本环境配置、配置认证服务Keystone、配置镜像服务Glance、配置计算服务(Nova)、配置网络服务以及安装Dashboard。
  • CentOS 7OpenStack云
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    本教程详细介绍如何在CentOS 7操作系统上搭建OpenStack云平台,涵盖环境配置、组件安装及基本操作等步骤。 在CentOS7上部署OpenStack云平台是一项复杂且重要的任务,涉及多个组件的安装与配置工作。其中,OpenStack Compute(Nova)作为核心组成部分,负责处理计算资源生命周期管理等关键功能。 1. **OpenStack Compute (Nova)**: Nova是用于管理虚拟机实例的创建、销毁及运行状态的核心服务之一,在整个OpenStack架构中扮演着重要角色。它通过与Keystone认证接口交互进行身份验证,并利用Glance镜像服务提供所需的虚拟环境模板,同时借助Horizon仪表盘为用户提供直观的操作界面。 2. **Nova组件**: - `nova-api`: 负责接收并响应用户请求,支持OpenStack和Amazon EC2 API标准,并提供了管理API供开发者使用; - `nova-api-metadata`: 用于提供实例元数据服务,在多主机模式下通常与nova-network一起运行以确保网络配置的灵活性; - `nova-compute`: 负责创建、销毁虚拟机实例,通过Hypervisor API接口与其他虚拟化技术(如XenAPI, libvirt(KVMQEMU)或VMware)进行交互; - `nova-placement-api`: 用于跟踪资源提供者库存和使用情况; - `nova-scheduler`: 决定将虚拟机实例部署在哪一台计算主机上运行; - `nova-conductor`: 担任中介角色,帮助`nova-compute`与数据库进行交互操作; - `nova-cert`: 为EC2 API请求提供X509证书服务支持; - `nova-consoleauth`: 提供控制台代理的用户授权令牌功能; - `nova-novncproxy``nova-xvpvncproxy``nova-spicehtml5proxy`: 分别用于通过VNC或SPICE协议访问实例,以实现远程管理需求。 3. **安装与配置**: - 在控制节点上安装必要的软件包如`openstack-nova-api`, `openstack-nova-conductor`, `openstack-nova-scheduler`等; - 配置数据库环境,并创建Nova服务所需的数据库和用户账号; - 通过Keystone注册Nova服务,确保其能够正确访问认证信息; - 设置网络相关配置以保证Neutron的正常运行,从而保障各组件间的通信顺畅; - 根据具体需求调整`etc/nova.conf`等配置文件中的设置项(包括数据库连接、消息队列及身份验证参数); - 启动并启用所有Nova服务。 4. **OpenStack-placement模块**: - placement服务旨在跟踪资源供应和使用情况,辅助调度器做出更合理的决策; - 部署placement需要创建相应的数据库实例以及配置文件。 实际部署过程中还需考虑其他重要组件如Neutron(网络)、Swift(对象存储)及Cinder(块存储),并关注安全设置、性能优化、监控与日志记录等方面。确保所有组件的正确配置和通信是成功部署OpenStack云平台的关键所在,建议在操作时遵循官方文档以及最佳实践指南,并定期进行更新以维持系统的安全性与稳定性。
  • iOS AES加密及与AndroidPHP的.zip
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    本资源提供了iOS平台AES加密算法的详细实现,并探讨了其与Android系统及PHP语言之间的兼容性问题解决方案。 一行代码完成AES加密。DEMO使用详情可在README文件中查看:项目中遇到的一些问题已在 README 中标明,并详细解释了如何解决这些问题。如果该 demo 对您有所帮助,请考虑在GitHub上给个 star 鼓励一下。如果您在使用过程中有任何疑问,可以在 GitHub issue 上留言,我会尽力为您解答。
  • PaddleOCR与NCNNWindows下的
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    本文章介绍了如何在Windows环境下将百度开源的文字识别工具PaddleOCR以及模型优化框架NCNN进行高效部署,帮助开发者快速实现文字检测和识别功能。 标题 PaddleOCR NCNN Windows下部署 描述的是如何在Windows操作系统环境下使用NCNN库来部署PaddleOCR,并实现图像文字识别功能。PaddleOCR是百度开发的一个开源的光学字符识别(Optical Character Recognition,简称OCR)工具,而NCNN则是腾讯优图团队推出的一款轻量级且高效的深度学习推理框架,特别适合于移动平台和嵌入式设备的应用场景。 在部署过程中,首先需要了解PaddleOCR的基本结构。该工具包含了多种模型以支持不同的识别任务:例如DB(Distillation Box)用于文字检测;CRNN(Connectionist Temporal Classification)则负责文字的识别工作。这些模型基于百度自家框架PaddlePaddle训练,并提供了预训练好的权重文件,方便用户进行预测使用。 NCNN是一个高性能的C++推理库,支持CUDA和OpenMP并行计算技术,优化了内存管理和运算速度,在Windows平台上亦能快速运行深度学习模型。通过NCNN提供的模型转换工具可以将PaddleOCR中的模型从PaddlePaddle格式转为NCNN理解的形式,并在Windows环境下进行部署。 具体到实际操作步骤,则包括以下几方面: 1. **环境配置**:需要安装Visual Studio作为编译器,以及CMake用于构建项目。同时还需要下载并安装PaddleOCR的源代码及NCNN库。 2. **模型转换**:利用提供的工具将PaddleOCR中的预训练权重文件转为NCNN可读取的格式(通常生成`.param`和`.bin`两个文件)。 3. **编写C++代码**:核心部分包括处理图像、加载模型、执行推理及后处理结果等逻辑。具体源码可能分布在多个cpp文件中,如clipper.cpp用于预处理输入图片;PaddleOCR.cpp是主程序,包含主要的预测流程;common.cpp则是一些通用辅助函数。 4. **头文件和过滤器**:定义了结构体与函数声明的`common.h`、`puttxtzh.h`等头文件以及项目管理用到的`.vcxproj.filters`文件。 5. **解决方案与项目设置**:通过Visual Studio打开提供的`.sln`, `.vcxproj`, 和相关的用户配置文件,进行编译环境和依赖库路径的设定。 6. **编译与运行**:完成所有设置后,在Visual Studio中构建工程生成可执行程序。输入待识别图片让程序调用NCNN模型进行OCR处理,并输出结果。 在实际应用过程中还需注意优化模型大小及速度,以适应不同硬件条件下的需求;同时调整图像预处理和后续算法也有助于提升识别准确度。对于多语言支持,则可能需要额外的训练数据或特定模型来实现跨语种的文字识别功能。 综上所述,在Windows系统中部署PaddleOCR NCNN涉及多个环节如模型转换、C++编程以及环境配置等,最终能够实现在该平台上高效便捷地进行文字识别应用。
  • AndroidSpeex编解码
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    本项目专注于在Android平台下开发和优化Speex音频编解码技术的应用,旨在提升移动设备上的语音通信质量和效率。 在Android平台上实现Speex编解码是一项技术挑战。Speex是一种开源的音频压缩格式,主要用于网络语音通信。它的设计目的是为了提供高质量、低带宽的语音压缩服务,特别适合于VoIP(Voice over IP)应用程序。 要理解如何在Android上集成和使用Speex,首先需要了解其基本概念:Speex是由Jean-Marc Valin开发的一种免费且可自由使用的音频编解码器。它采用了自适应多速率(AMR)技术,并支持多种比特率,可以根据网络状况动态调整。因此,在较低的带宽下也能提供优秀的语音质量。 以下是实现步骤: 1. 获取源代码:从Speex官方网站或GitHub仓库下载其源代码。 2. 编译库:使用Android NDK将Speex源代码编译为适合Android平台使用的静态或动态库,这通常涉及设置NDK路径、配置Android.mk或CMakeLists.txt文件,并通过ndk-build或cmake命令来完成。 3. 创建JNI接口:在Java Native Interface(JNI)中定义函数调用以实现与Speex库的交互。这些函数包括初始化编码器解码器、设定参数和处理音频帧等操作。 4. 实现Java层逻辑:创建一个封装了JNI接口的类,并将其暴露给应用程序,以便于在Java代码中使用。 5. 音频处理:利用Android平台提供的AudioRecord和AudioTrack类来捕获原始音频数据。然后通过Speex库进行编码或解码操作,将结果发送到网络或者播放出来。 6. 性能优化:由于编解码过程可能消耗大量CPU资源,在实现过程中需要考虑使用异步处理、多线程等技术以避免阻塞UI线程。 7. 测试与调试:在开发阶段要进行充分的测试,确保程序能够在各种设备和网络条件下正常工作。可以通过查看日志来定位JNI层的问题并进行修复。 通过以上步骤,在Android应用中实现Speex编解码是可行且有效的。这将有助于提供高质量语音通信服务,并提升用户体验。同时,请注意遵守开源许可证的规定以尊重Speex的版权与贡献者权益。
  • MobileFaceNet_NCNN: NCNN的人脸识别MobileFaceNet简易
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    简介:MobileFaceNet_NCNN是基于NCNN平台的一个轻量级人脸识别模型实现项目,简化了MobileFaceNet的应用部署过程,特别适用于资源受限的设备。 MobileFacenet_ncnn 是一个简单的示例,在ncnn上实现了用于人脸识别的MobileFaceNet模型。这是一种先进的深度学习方法,专为移动设备设计,并在移动平台上进行了优化,以提供高性能神经网络推理计算框架。 此仓库提供了将 MobileFaceNet 模型实现于 ncnn 中的具体代码实例。该方案已在 Windows 10 系统上完成测试。所需库文件位于3rparty目录中,可以依据个人需求进行替换和调整。 使用步骤如下: 1. 克隆此仓库; 2. 如果需要利用所有外部库,请根据自己的开发环境修改 CMakeLists.txt 文件,或者直接采用3rparty中的预编译库而不做任何改动; 3. 在工具文件夹中运行相关命令即可开始操作。
  • AndroidMQTTDemo的
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    本项目为在Android平台上的MQTT协议演示程序,展示了如何使用MQTT进行消息订阅与发布的基本操作。适合开发者学习和实践。 使用MQTT协议可以在Android设备上实现消息推送功能。这种做法能够有效地管理客户端与服务器之间的通信,特别是在资源受限的移动环境中表现尤为出色。通过利用MQTT协议的轻量级特性和发布/订阅模式,可以构建高效的消息传递系统,适用于实时数据传输和通知服务等应用场景。