ncnn

ncnn é um framework de inferência de redes neurais de alto desempenho otimizado para plataformas móveis

Upscaling/ampliação (Super-Resolução) de vídeo, imagem e GIF, e interpolação de quadros de vídeo. Implementado com Waifu2x, Real-ESRGAN, Real-CUGAN, RTX Video Super Resolution VSR, SRMD, RealSR, Anime4K, RIFE, IFRNet, CAIN, DAIN e ACNet.

OCR chinês ultraleve com suporte a texto vertical e inferência via ncnn, mnn e tnn. O tamanho total dos modelos é de apenas 4,7 MB (dbnet 1,8 MB + crnn 2,5 MB + anglenet 378 KB).

Converta artigos de IA em interface gráfica, tornando fácil e conveniente para todos usarem tecnologia de inteligência artificial.

YOLOX é um YOLO de alto desempenho sem âncoras, superando o yolov3~v5 com suporte a MegEngine, ONNX, TensorRT, ncnn e OpenVINO. Documentação: https://yolox.readthedocs.io/

NanoDet-Plus ⚡ Modelo de detecção de objetos anchor-free super rápido e leve. 🔥 Apenas 980 KB (int8) / 1.8 MB (fp16) e roda a 97 FPS em celulares 🔥

TNN: desenvolvido pelo Tencent Youtu Lab e Guangying Lab, um framework unificado de inferência de deep learning para celular, desktop e servidor. O TNN se destaca por vários recursos excelentes, incluindo capacidade multiplataforma, alto desempenho, compressão de modelo e poda de código. Com base no ncnn e Rapidnet, o TNN fortalece ainda mais o suporte e a otimização de desempenho para dispositivos móveis.

Um kit de ferramentas de IA leve em C++: mais de 100 modelos com MNN, ORT e TRT, incluindo Det, Seg, Stable-Diffusion e Face-Fusion.

Excelente projeto para processos seletivos e estágios! Guia passo a passo para implementar uma biblioteca de inferência de deep learning de alto desempenho do zero, com suporte a modelos como llama2, Unet, Yolov5, Resnet e outros.

Conversor waifu2x versão ncnn, executado rapidamente em GPUs intel / amd / nvidia / apple-silicon com vulkan.

Framework de implantação de modelos OpenMMLab

Servidor de Deep Learning e CLI para Torch e TensorRT

YOLOv5-Lite: Evoluído a partir do YOLOv5, com um tamanho de modelo de apenas 900+kb (int8) e 1.7M (fp16). Atinge 15 FPS no Raspberry Pi 4B.

Implementação NCNN do Real-ESRGAN. O Real-ESRGAN visa desenvolver algoritmos práticos para restauração geral de imagens.

Um aplicativo Android para super-resolução e interpolação. Contém RealSR-NCNN, SRMD-NCNN, RealCUGAN-NCNN, Real-ESRGAN-NCNN, Waifu2x-NCNN, Anime4kcpp, nearest, bilinear, bicubic, AVIR...

GUI para Windows do Flowframes para interpolação de vídeo usando DAIN (NCNN) ou RIFE (CUDA/NCNN)

Adição do bisenetv2. Minha implementação do BiSeNet.

RIFE, Real-Time Intermediate Flow Estimation para interpolação de quadros de vídeo implementado com a biblioteca ncnn.

Interpolação de quadros de vídeo e super-resolução usando inferência NVIDIA TensorRT e Tencent NCNN, elegantemente projetado e empacotado em um único aplicativo

O yolort é uma pilha de execução para o yolov5 em aceleradores especializados, como tensorrt, libtorch, onnxruntime, tvm e ncnn.

ncnn implementation of Z-Image image generater