ncnn

ncnn은 모바일 플랫폼에 최적화된 고성능 신경망 추론 프레임워크입니다.

비디오, 이미지 및 GIF 업스케일/확대(초해상도) 및 비디오 프레임 보간. Waifu2x, Real-ESRGAN, Real-CUGAN, RTX Video Super Resolution VSR, SRMD, RealSR, Anime4K, RIFE, IFRNet, CAIN, DAIN, ACNet 구현.

초경량 중국어 OCR, 세로 텍스트 인식 지원, ncnn, mnn, tnn 추론 지원 (dbnet(1.8M) + crnn(2.5M) + anglenet(378KB)) 총 모델 용량 4.7M

AI 논문을 GUI로 변환하여 누구나 쉽고 편리하게 인공지능 기술을 사용할 수 있도록 합니다.

MegEngine, ONNX, TensorRT, ncnn 및 OpenVINO를 지원하며 yolov3~v5를 능가하는 고성능 앵커 프리 YOLO, YOLOX. 문서: https://yolox.readthedocs.io/

NanoDet-Plus⚡ 초고속 경량 앵커 프리 객체 감지 모델. 🔥int8 기준 단 980KB / fp16 기준 1.8MB이며 스마트폰에서 97FPS 실행🔥

TNN: 텐센트 유투 랩과 광잉 랩에서 개발한 모바일, 데스크톱, 서버를 위한 통합 딥러닝 추론 프레임워크입니다. 크로스 플랫폼, 고성능, 모델 압축 및 코드 가지치기 등의 뛰어난 기능이 특징입니다. ncnn과 Rapidnet을 기반으로 하며, 모바일 기기에 대한 지원과 성능 최적화를 더욱 강화했습니다.

가벼운 C++ AI 툴킷: Det, Seg, Stable-Diffusion, Face-Fusion을 포함하여 MNN, ORT, TRT를 지원하는 100개 이상의 모델

공채, 인턴을 위한 훌륭한 프로젝트! llama2, Unet, Yolov5, Resnet 등 대형 모델의 추론을 지원하는 고성능 딥러닝 추론 라이브러리를 제로부터 단계별로 구현합니다.

waifu2x 컨버터 ncnn 버전, vulkan을 사용하여 intel / amd / nvidia / apple-silicon GPU에서 빠르게 실행됩니다.

OpenMMLab 모델 배포 프레임워크

Torch 및 TensorRT를 위한 딥러닝 서버 및 CLI

🍅🍅🍅YOLOv5-Lite: yolov5 기반으로 진화한 모델로, 모델 크기가 int8 기준 900+KB, fp16 기준 1.7M에 불과합니다. Raspberry Pi 4B에서 15 FPS 달성~

Real-ESRGAN의 NCNN 구현. Real-ESRGAN은 일반적인 이미지 복원을 위한 실용적인 알고리즘 개발을 목표로 합니다.

초해상도 및 보간을 위한 안드로이드 애플리케이션. RealSR-NCNN, SRMD-NCNN, RealCUGAN-NCNN, Real-ESRGAN-NCNN, Waifu2x-NCNN, Anime4kcpp, nearest, bilinear, bicubic, AVIR 등을 포함합니다.

DAIN (NCNN) 또는 RIFE (CUDA/NCNN)를 사용한 비디오 보간용 Flowframes Windows GUI

bisenetv2 추가. BiSeNet의 개인 구현체

ncnn 라이브러리로 구현된 비디오 프레임 보간을 위한 실시간 중간 흐름 추정(RIFE) 기술

NVIDIA의 TensorRT 및 Tencent의 NCNN 추론을 사용한 비디오 프레임 보간 및 초해상도(Super Resolution) 기능, 아름답게 제작되어 단일 앱으로 패키징됨

yolort는 tensorrt, libtorch, onnxruntime, tvm, ncnn 등 특화된 가속기에서 yolov5를 실행하기 위한 런타임 스택입니다.

ncnn implementation of Z-Image image generater