ncnn

ncnn est un framework d'inférence de réseaux de neurones haute performance optimisé pour les plateformes mobiles

Mise à l'échelle/agrandissement (super-résolution) et interpolation d'images vidéo, GIF et vidéo. Réalisé avec Waifu2x, Real-ESRGAN, Real-CUGAN, RTX Video Super Resolution VSR, SRMD, RealSR, Anime4K, RIFE, IFRNet, CAIN, DAIN et ACNet.

OCR chinois ultra-léger, supportant la reconnaissance de texte vertical et l'inférence via ncnn, mnn et tnn (dbnet(1.8M) + crnn(2.5M) + anglenet(378KB)), modèle total de seulement 4.7M.

Convertissez des articles de recherche en interface graphique pour rendre l'intelligence artificielle accessible et simple à utiliser pour tous.

YOLOX est un modèle YOLO haute performance sans ancres, surpassant yolov3~v5 avec prise en charge de MegEngine, ONNX, TensorRT, ncnn et OpenVINO.

NanoDet-Plus : modèle de détection d'objets sans ancres, ultra-rapide et léger. Seulement 980 Ko (int8) / 1,8 Mo (fp16) et 97 FPS sur mobile.

TNN : développé par Tencent Youtu Lab et Guangying Lab, un framework d'inférence de deep learning uniforme pour mobile, desktop et serveur. TNN se distingue par sa compatibilité multiplateforme, ses hautes performances, la compression de modèles et l'élagage de code. Basé sur ncnn et Rapidnet, TNN renforce le support et l'optimisation des performances pour les appareils mobiles.

Une boîte à outils IA légère en C++ : plus de 100 modèles avec MNN, ORT et TRT, incluant la détection, la segmentation, Stable-Diffusion et Face-Fusion.

Projet idéal pour le recrutement ! Implémentez étape par étape une bibliothèque d'inférence de deep learning haute performance, prenant en charge des modèles comme Llama2, Unet, Yolov5, Resnet, etc.

Version ncnn du convertisseur waifu2x, optimisée pour les GPU Intel, AMD, NVIDIA et Apple Silicon avec Vulkan

Framework de déploiement de modèles OpenMMLab.

Serveur et interface en ligne de commande (CLI) de Deep Learning pour Torch et TensorRT

YOLOv5-Lite : Évolué à partir de YOLOv5, avec une taille de modèle de seulement 900+ ko (int8) et 1,7 Mo (fp16). Atteint 15 FPS sur Raspberry Pi 4B

Implémentation NCNN de Real-ESRGAN. Real-ESRGAN vise à développer des algorithmes pratiques pour la restauration d'images générale.

Une application Android pour la super-résolution et l'interpolation. Inclut RealSR-NCNN, SRMD-NCNN, RealCUGAN-NCNN, Real-ESRGAN-NCNN, Waifu2x-NCNN, Anime4kcpp, nearest, bilinear, bicubic, AVIR...

Flowframes, interface graphique Windows pour l'interpolation vidéo utilisant DAIN (NCNN) ou RIFE (CUDA/NCNN).

Ajout de bisenetv2. Mon implémentation de BiSeNet.

RIFE, estimation de flux intermédiaire en temps réel pour l'interpolation de trames vidéo, implémenté avec la bibliothèque ncnn

Interpolation d'images vidéo et super-résolution utilisant l'inférence TensorRT de NVIDIA et NCNN de Tencent, conçues et intégrées dans une application unique

yolort est une pile d'exécution pour yolov5 sur des accélérateurs spécialisés tels que tensorrt, libtorch, onnxruntime, tvm et ncnn.

ncnn implementation of Z-Image image generater