ncnn

ncnn es un marco de inferencia de redes neuronales de alto rendimiento optimizado para plataformas móviles

Escalado/ampliación de video, imagen y GIF (superresolución) e interpolación de fotogramas de video. Logrado con Waifu2x, Real-ESRGAN, Real-CUGAN, RTX Video Super Resolution VSR, SRMD, RealSR, Anime4K, RIFE, IFRNet, CAIN, DAIN y ACNet.

OCR en chino ultraligero, compatible con reconocimiento de texto vertical y motores de inferencia ncnn, mnn, tnn (dbnet(1.8M) + crnn(2.5M) + anglenet(378KB)), modelo total de solo 4.7M

Convierte papers de IA en una interfaz gráfica, facilitando y haciendo accesible el uso de la tecnología de inteligencia artificial para todos.

YOLOX es un YOLO sin anclajes de alto rendimiento, que supera a yolov3~v5 con soporte para MegEngine, ONNX, TensorRT, ncnn y OpenVINO. Documentación: https://yolox.readthedocs.io/

NanoDet-Plus: modelo de detección de objetos sin anclajes súper rápido y ligero. 🔥 Con solo 980 KB (int8) / 1.8 MB (fp16) y ejecuta a 97 FPS en teléfonos móviles 🔥

TNN: desarrollado por Tencent Youtu Lab y Guangying Lab, un framework de inferencia de aprendizaje profundo uniforme para móviles, escritorio y servidores. TNN se destaca por varias características sobresalientes, incluyendo su capacidad multiplataforma, alto rendimiento, compresión de modelos y poda de código. Basado en ncnn y Rapidnet, TNN refuerza aún más el soporte y la optimización de rendimiento para dispositivos móviles, y también

Un kit de herramientas de IA ligero en C++: más de 100 modelos con MNN, ORT y TRT, incluyendo detección, segmentación, Stable-Diffusion y Face-Fusion.

¡Excelente proyecto para reclutamiento universitario, de otoño, de primavera y pasantías! Te guía para implementar desde cero una biblioteca de inferencia de aprendizaje profundo de alto rendimiento, compatible con la inferencia de modelos grandes como llama2, Unet, Yolov5, Resnet, etc.

Conversor waifu2x versión ncnn, se ejecuta rápidamente en GPU intel / amd / nvidia / apple-silicon con Vulkan

Framework de despliegue de modelos de OpenMMLab

Servidor de Deep Learning y CLI para Torch y TensorRT

🍅🍅🍅YOLOv5-Lite: Evolucionado de yolov5 y el tamaño del modelo es de solo 900+kb (int8) y 1.7M (fp16). Alcanza 15 FPS en la Raspberry Pi 4B~

Implementación en NCNN de Real-ESRGAN. Real-ESRGAN tiene como objetivo desarrollar algoritmos prácticos para la restauración general de imágenes.

Una aplicación de Android para superresolución e interpolación. Contiene RealSR-NCNN, SRMD-NCNN, RealCUGAN-NCNN, Real-ESRGAN-NCNN, Waifu2x-NCNN, Anime4kcpp, nearest, bilinear, bicubic, AVIR...

Interfaz gráfica de Windows en Flowframes para interpolación de video usando DAIN (NCNN) o RIFE (CUDA/NCNN)

Adición de bisenetv2. Mi implementación de BiSeNet

RIFE, estimación de flujo intermedio en tiempo real para interpolación de fotogramas de video implementada con la biblioteca ncnn.

Interpolación de fotogramas de video y superresolución utilizando TensorRT de NVIDIA y la inferencia NCNN de Tencent, elegantemente diseñada y empaquetada en una sola aplicación

yolort es una pila de ejecución para yolov5 en aceleradores especializados como TensorRT, libtorch, onnxruntime, tvm y ncnn.

ncnn implementation of Z-Image image generater