ncnn

ncnnは、モバイルプラットフォーム向けに最適化された高性能なニューラルネットワーク推論フレームワークです

動画、画像、GIFのアップスケール/拡大（超解像度）および動画フレーム補間。Waifu2x、Real-ESRGAN、Real-CUGAN、RTX Video Super Resolution VSR、SRMD、RealSR、Anime4K、RIFE、IFRNet、CAIN、DAIN、ACNetを用いて実現。

超軽量な中国語OCR。縦書き文字認識に対応し、ncnn、mnn、tnn推論をサポート（dbnet(1.8M) + crnn(2.5M) + anglenet(378KB)）。総モデルサイズはわずか4.7M。

AI論文をGUIに変換。誰もが人工知能技術を簡単かつ便利に利用できるようにする。

YOLOXは、MegEngine、ONNX、TensorRT、ncnn、OpenVINOに対応した高性能なアンカーフリーのYOLOであり、yolov3～v5を凌駕します。ドキュメント: https://yolox.readthedocs.io/

NanoDet-Plus⚡超高速で軽量なアンカーフリー物体検出モデル。🔥わずか980 KB(int8) / 1.8MB (fp16) で、携帯電話上で97FPSで動作🔥

TNN: Tencent Youtu LabとGuangying Labによって開発された、モバイル、デスクトップ、サーバー向けの統一的な深層学習推論フレームワーク。TNNは、クロスプラットフォーム対応能力、高性能、モデル圧縮、コードプルーニングなど、いくつかの優れた特徴を際立たせている。ncnnとRapidnetを基盤として、TNNはモバイルデバイス向けのサポートとパフォーマンス最適化をさらに強化している。

軽量なC++ AIツールキット：MNN、ORT、TRTを備えた100以上のモデル。Det、Seg、Stable-Diffusion、Face-Fusionなどを含む。

新卒採用、秋採用、春採用、インターンシップに最適なプロジェクト！ゼロから高性能なディープラーニング推論ライブラリの実装を学び、llama2、Unet、Yolov5、Resnetなどの大規模モデルの推論をサポートします。

waifu2x コンバーターの ncnn 版。Vulkan を使用して Intel、AMD、NVIDIA、Apple Silicon の GPU上で高速動作します。

OpenMMLab モデルデプロイメントフレームワーク

Torch および TensorRT 向けのディープラーニングサーバーと CLI

🍅🍅🍅YOLOv5-Lite: yolov5 から進化し、モデルサイズはわずか 900+kb (int8) および 1.7M (fp16)。Raspberry Pi 4B で 15 FPS を達成

Real-ESRGANのNCNN実装。Real-ESRGANは汎用画像復元の実用的なアルゴリズムの開発を目的としています。

超解像および補間用の Android アプリケーション。RealSR-NCNN、SRMD-NCNN、RealCUGAN-NCNN、Real-ESRGAN-NCNN、Waifu2x-NCNN、Anime4kcpp、nearest、bilinear、bicubic、AVIR などを搭載しています。

DAIN (NCNN) または RIFE (CUDA/NCNN) を使用したビデオ補間用の Flowframes Windows GUI

bisenetv2の追加。BiSeNetの独自実装

ncnn ライブラリで実装された、ビデオフレーム補間のためのリアルタイム中間フロー推定（RIFE）

NVIDIA の TensorRT と Tencent の NCNN 推論を使用したビデオフレーム補間および超解像。美しく設計され、単一のアプリにパッケージ化されています。

yolort は、tensorrt、libtorch、onnxruntime、tvm、ncnn などの専用アクセラレータ上で yolov5 を実行するためのランタイムスタックです。

ncnn implementation of Z-Image image generater