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()

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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