NCNN模型部署Android?

1、Yolo-Fastest， darknet模型约3M。yoloV5n，onnx模型约2M。nanodet，ncnn模型约8M。

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2、将训练好的模型转换，优化形成配置文件，与识别引擎框架或者SDK的包组合形成可发布的版本。其在不同平台上其优化的方式不一样，比如在Android平台浮点定点化，ncnn框架，在Linux平台下，tensorRT的优化。

各算子库对CNN的支持

英特尔 MKL 的集群版本包括 ScaLAPACK 与分布式内存快速傅立叶转换，并提供了线性代数 (BLAS、LAPACK 和Sparse Solver)、快速傅立叶转换、矢量数学 (Vector Math) 与随机号码生成器支持，常见NN算法如RN、CNN。

Ross Girshick团队提出了R.CNN系列行人检测算法，其中Faster R—CNN 算法通过一个区域提议网络来生成行人候选框，在最后的特征图上滑动来确定候选框。

LeNet神经网络由深度学习三巨头之一的Yan LeCun提出，他同时也是卷积神经网络 (CNN，Convolutional Neural Networks)之父。LeNet主要用来进行手写字符的识别与分类，并在美国的银行中投入了使用。

在将resnet改为resnet101，此时，即使对于部分相融的图像，也能较好的分割了。但是unet的模型体积已经不能接受。

本文标题：androidblas的简单介绍
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