def __init__(self, par,bin, dll_path):
self.ncnn = CDLL(dll_path)
self.ncnn.Detect.argtypes = [POINTER(c_ubyte), c_int, c_int, c_int,c_int,
npct.ndpointer(dtype=np.float32, ndim=2, shape=(50, 6), flags="C_CONTIGUOUS")]
self.ncnn.Init.argtypes = [c_void_p,c_void_p]
self.ncnn.Init(par,bin)
def predict(self, img):
rows, cols = img.shape[0], img.shape[1]
res_arr = np.zeros((50, 6), dtype=np.float32)
self.ncnn.Detect(img.ctypes.data_as(POINTER(c_ubyte)), c_int(rows), c_int(cols), 352, 4, res_arr)
self.bbox_array = res_arr[~(res_arr == 0).all(1)]
return self.bbox_array
def free(self):
self.ncnn.ncnn_clear()
def visualize(img, bbox_array):
for temp in bbox_array:
bbox = [temp[0], temp[1], temp[2], temp[3]] # xywh
clas = int(temp[4])
score = temp[5]
cv2.rectangle(img, (int(temp[0]), int(temp[1])), (int(temp[2]), int(temp[3])),
(105, 237, 249), 2)
img = cv2.putText(img, "class:" + str(clas) + " " + str(round(score, 2)), (int(temp[0]), int(temp[1]) - 5),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (105, 237, 249), 1)
return img
p = os.getcwd()
det = Detector(par=str.encode(p) + b"\\FastestDet.param",bin=str.encode(p) + b"\\FastestDet.bin", dll_path=p + "\\fastDet.dll") # b'' is needed
while True:
img = cv2.imread("2.jpg")
t1 = time.time()
result = det.predict(img)
img = visualize(img, result)
print(time.time() - t1)
cv2.imshow("img", img)
cv2.waitKey(1)
# det.free()
文件项目 会传资源下载 请自己查找
我们的项目计划利用Python来训练
模型
，然后在浏览器中去
调用
训练好的
模型
，因为Python环境下读取数据、GPU加速等都比较容易实现，所以就需要解决一下Python训练好的
模型
在移植到js环境下的问题。幸运的是有现成的工具可以使用。
本次的主要任务是探究训练好的CNN
模型
在浏览器上的移植情况，最终需要实现浏览器来成功运行CNN
模型
，这里为了简单起见我采用了MNIST数据集来进行训练和预测。
一、安装tensorflowjs
pip install tensorflow==1.14.0 -i https:/
class CNN:
def __init__(self, layer1=2, learning_rate=0.1, iters=10000):
self.layer1 = layer1 # 第一个卷积层卷积核的个数
self.iters = iters ...
ncnn
是一个轻量级的神经网络推理框架，可以用来检测视频中的人脸。如果你想在python环境下使用
ncnn
，请遵循以下步骤：
安装
ncnn
：可以使用pip或其他方法安装
ncnn
库。
加载预训练的人脸检测
模型
：
ncnn
提供了多种预训练的人脸检测
模型
，你可以根据自己的需要选择合适的
模型
。
读取视频帧：使用OpenCV或其他图像处理库读取视频帧。
对视频帧中的人脸进行检测：使用
ncnn
的检测函数...
文章目录????正确运行的
ncnn
和 onnx 推理输出对比
ncnn
C++
ncnn
+ onnx python 推理❤️两份代码 C++ 推理和 Python推理，保证以下几点????总结????当 norm_vals = [0,0,0,] 时，推理输出值固定现象解析通过 [观察源码可以发现的确是这样](https://github1s.com/Tencent/
ncnn
/blob/HEAD/src/mat.cpp#L831)Python 推理输出【norm_vals 为 0 , mean_vals
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档
文章目录前言一、环境配置1.VS20192.CMake3.21.33.OpenCV3.4.134.protobuf3.4.05.编译
ncnn
二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结
最近需要把pytorch转为onnx再转为
ncnn
。整体流程大概为：
1、pytorch转为onnx；
2、使用onnx-simplifier工具简化onnx
模型
；
3、简化后的onnx转化为
ncnn
。
一、环境配置
1.VS2019
点击链接去官网安.
python进行
ncnn
推理时遇到的问题
在进行完预处理后，直接将经过transpose操作后的np.ndarray输入到
ncnn
，结果不正确。
可能是由于内存不continuous导致的，增加一行img=np.ascontiguousarray(img)之后结果正确。
在本例中，我们定义了一个包含三个卷积层和两个全连接层的 CNN
模型
，以处理 3 通道的 32x32 图像。- 加载数据集：使用以下代码来加载 CIFAR10 数据集。第五章 python训练贝叶斯分类器
模型
实战。第三章 python训练神经网络
模型
实战。第二章 python训练决策树
模型
实战。第八章 python训练KNN
模型
实战。第九章 python训练CNN
模型
实战。第十章 python训练RNN
模型
实战。第一章 python训练线性
模型
实战。第七章 python训练聚类
模型
实战。
python中一个.py文件是一个模块，一个拥有__init__.py文件的文件夹是一个包，也可以认为是一个模块，这两种模块都是可以导入到其它模块中的。
首先讲讲普通A.py模块。
# A.py
def A1():
print("this is A1")
class A2:
name = "I am A2"
x = "A's member"
如果要在其它模块中使用A.py模块中的类，函数，变量等，需要将模块A导入其它模块，导入方法有精确导入和模糊...
记得刚开始研究深度学习时，做过两个小例子。一个是用tensorflow构建了一个十分简单的只有一个输入层和一个softmax输出层的Mnist手写识别网络，第一次我对权重矩阵W和偏置b采用的是正态分布初始化，一共迭代了20个epoch，当迭代完第一个epoch时，预测的准确度只有10%左右（和随机猜一样，Mnist是一个十分类问题），当迭代完二十个epoch，精度也仅仅达到了60%的样子。
然后我仅仅是将权重矩阵W初始化方法改成了全为0的初始化，其他的参数均保持不变，结果在训练完第一个epoch后预测精度
文章目录0 动机1. Conv2. MaxPool3. Softmax4. Train
>参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/102119808 （可以直接看这个）
通过普通的神经网络可以实现，但是现在图片越来越大，如果通过 NN 来实现，训练的参数太多。例如 224 x 224 x 3 = 150,528，隐藏层设置为 1024 就需要训练参数 150,528 x 1024 = 1.5 亿 个，这还是第一层，因此会导致我们的网络很庞大。
另一个问题就是特征位置
Linux forlinx 4.4.189 #1 SMP Fri Mar 20 09:58:30 UTC 2020 aarch64 aarch64 aarch64 GNU/Linux
硬件为aarch64，这个也是ARM的一种
安装包有三种选择
miniconda
Archiconda
