ncnn

《NNIE-lite》   趟过NNIE的小伙伴可能都知道，NNIE是有很多坑的，而且是纯C的环境，除非你有几年C的开发经验，否则阅读起来不是那么容易的，而作为算法工程师，我相信更多人和我一样擅长Python和C++，所以在把NNIE用起来还是有些费力的。而作为算法工程师，你的工作更应该 focus on 模型上，现在有了NNIE-lite这个项目，极大的帮助大家脱离苦海，算法工程师可以把目光聚焦在模型效果和效率上，而不用再为其他的琐事担心了，使用NNIE像用ncnn一样简单。 Key Words：NNIE、 C++、 OpenCV Beijing, 2020 作者：RaySue Code： https://github.com/RaySue/NNIE-lite Agile Pioneer   写在前面 如果你有摄像头端（海思NNIE）移植算法的需求 如果你更擅长于C++编程 如果你擅长使用cmake构建工程 恰好你喜欢用OpenCV来进行io处理，这个比起bgr来调试十分方便 Come on and star the repo https://github.com/RaySue/NNIE-lite   那么 NNIE-lite 就是非常适合你的，我当时如果有NNIE-lite这样的项目，可能至少节省我一周的时间去梳理使用NNIE的逻辑。 模型部署通用步骤（ncnn

从学界到工业界， “ 开源 ” 已经成为AI领域的一个关键词。一方面，它以 “ 授人以渔 ” 的方式为AI构建了一个开放共进的生态环境，帮助行业加速AI应用落地；另一方面，在解决行业实际问题时持续更新和迭代，源源不断地给AI领域输送重要的技术养料和创造力，可以说开源是AI落地和繁荣不可或缺的源动力。 6月1 0 日，腾讯优图实验室宣布正式开源新一代移动端深度学习推理框架 TNN ，通过底层技术优化实现在多个不同平台的轻量部署落地，性能优异、简单易用。基于TNN，开发者能够轻松将深度学习算法移植到手机端高效的执行，开发出人工智能 APP，真正将 AI 带到指尖。 轻量级部署，TNN助力深度学习提速增效 深度学习对算力的巨大需求一直制约着其更广泛的落地，尤其是在移动端，由于手机处理器性能弱、算力无法多机拓展、运算耗时长等因素常常导致发热和高功耗，直接影响到app等应用的用户体验。腾讯优图基于自身在深度学习方面的技术积累，并借鉴业内主流框架优点，推出了针对手机端的高性能、轻量级移动端推理框架TNN。 TNN在设计之初便将移动端高性能融入核心理念，对2017年开源的ncnn框架进行了重构升级。通过GPU深度调优、ARM SIMD深入汇编指令调优、低精度计算等技术手段，在性能上取得了进一步提升。以下是M NN, ncnn, TNN 框架在多款主流平台的实测性能： TNN 在麒麟9 70

送 Doris 限量T恤，快来围观！>>> 从学界到工业界， “ 开源 ” 已经成为AI领域的一个关键词。一方面，它以 “ 授人以渔 ” 的方式为AI构建了一个开放共进的生态环境，帮助行业加速AI应用落地；另一方面，在解决行业实际问题时持续更新和迭代，源源不断地给AI领域输送重要的技术养料和创造力，可以说开源是AI落地和繁荣不可或缺的源动力。 6月1 0 日，腾讯优图实验室宣布正式开源新一代移动端深度学习推理框架 TNN ，通过底层技术优化实现在多个不同平台的轻量部署落地，性能优异、简单易用。基于TNN，开发者能够轻松将深度学习算法移植到手机端高效的执行，开发出人工智能 APP，真正将 AI 带到指尖。 轻量级部署，TNN助力深度学习提速增效 深度学习对算力的巨大需求一直制约着其更广泛的落地，尤其是在移动端，由于手机处理器性能弱、算力无法多机拓展、运算耗时长等因素常常导致发热和高功耗，直接影响到app等应用的用户体验。腾讯优图基于自身在深度学习方面的技术积累，并借鉴业内主流框架优点，推出了针对手机端的高性能、轻量级移动端推理框架TNN。 TNN在设计之初便将移动端高性能融入核心理念，对2017年开源的ncnn框架进行了重构升级。通过GPU深度调优、ARM SIMD深入汇编指令调优、低精度计算等技术手段，在性能上取得了进一步提升。以下是M NN, ncnn, TNN

人像静态 / 动态贴纸特效几乎已经是所有图像视频处理类 / 直播类 app 的必需品了，这个功能看起来复杂，实际上很简单，本文将给大家做个详细的讲解。图玩智能科技为企业提供更优质更稳定的美颜产品及服务，欢迎随时咨询 www.toivan.com. 我们先来看一下两张效果图： 这两张效果图中， 我们可以看到一些可爱的圣诞帽贴纸和小鹿形象贴纸，在人脸区域，自动贴上不同的贴纸，便会生成很多有趣的特效，这也是大家爱不释手的原因。 我们从静态贴纸讲起，动态贴纸实际上是静态贴纸的循环播放而已。人像静态贴纸的鼻祖是 in app ，而后 FaceU 的动态贴纸风靡一时，现在静态 / 动态贴纸已经随处可见了。它的算法分为两个部分： 1. 人脸检测与关键点识别 所谓人像贴纸，第一步必然是人脸检测与关键点识别。在有人脸的情况下获取到必须的关键点，这样我们才能准确的打上贴纸。现有的 app 中，比如 FaceU 和轻颜相机，当然他们是一家的，他们的贴纸基本上都是数十个人脸特征点的模板配置，也就是说，完成一个贴纸效果，需要数十个点位信息的支持。不过，个人认为，最简单的贴纸，可以从三个点开始。 关于人脸特征点识别算法，相关的论文或者开源的代码工程，已经多如牛毛，这里我不一一例举，本人这里以 mtcnn 为例，因为本文算法只需要三个点即可。 mtcnn 在检测到人脸的情况下，会给我们提供 5 个特征点

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