ncnn

ncnn：针对移动平台优化的高性能神经网络推理框架。

视频、图像和 GIF 放大（超分辨率）以及视频帧插值。使用 Waifu2x、Real-ESRGAN、Real-CUGAN、RTX Video Super Resolution VSR、SRMD、RealSR、Anime4K、RIFE、IFRNet、CAIN、DAIN 和 ACNet 实现。

超轻量级中文 OCR，支持竖排文字识别，支持 ncnn、mnn、tnn 推理（dbnet(1.8M) + crnn(2.5M) + anglenet(378KB)）总模型仅 4.7M

将 AI 论文转换为 GUI，让每个人都能简单方便地使用人工智能技术。

YOLOX 是高性能的无锚 YOLO，搭配 MegEngine、ONNX、TensorRT、ncnn 与 OpenVINO，性能超越 yolov3~v5。文档：https://yolox.readthedocs.io/

NanoDet-Plus⚡ 超快且轻量的无锚点目标检测模型。🔥 仅 980 KB（int8）/1.8 MB（fp16），在手机上可达 97 FPS 🔥

TNN：由腾讯优图实验室和光影实验室开发的统一深度学习推理框架，适用于手机、桌面和服务器。TNN 以跨平台能力、高性能、模型压缩和代码裁剪等优秀特性著称。基于 ncnn 和 Rapidnet，TNN 进一步加强了对手机设备的支持和性能优化，并且

轻量级 C++ AI 工具包：100+ 模型，支持 MNN、ORT 与 TRT，包括 Det、Seg、Stable‑Diffusion、Face‑Fusion。

校招、秋招、春招、实习好项目！带你从零实现一个高性能的深度学习推理库，支持大模型 llama2、Unet、Yolov5、Resnet 等模型的推理。一步步实现高性能深度学习推理库。

waifu2x converter ncnn 版本，支持 Intel / AMD / NVIDIA / Apple Silicon GPU，使用 Vulkan 加速，执行速度快

OpenMMLab 模型部署框架

适用于 Torch 和 TensorRT 的深度学习服务器与 CLI

🍅🍅🍅YOLOv5-Lite：演进自 YOLOv5，模型大小仅 900+KB (int8) 和 1.7M (fp16)。在 Raspberry Pi 4B 上可达 15 FPS~

Real-ESRGAN 的 NCNN 实现。Real-ESRGAN 旨在开发用于通用图像修复的实用算法。

一个用于超分辨率与插值的 Android 应用程序。包含 RealSR-NCNN、SRMD-NCNN、RealCUGAN-NCNN、Real-ESRGAN-NCNN、Waifu2x-NCNN、Anime4kcpp、nearest、bilinear、bicubic、AVIR...

使用 DAIN (NCNN) 或 RIFE (CUDA/NCNN) 进行视频补帧的 Flowframes Windows GUI

添加 bisenetv2。我对 BiSeNet 的实现

基于 ncnn 库实现的视频补帧实时中间流估计（RIFE）

使用 NVIDIA 的 TensorRT 与腾讯的 NCNN 推理进行视频帧插值与超分辨率，精美打造并打包成单一应用程序。

yolort 是一个用于 yolov5 的运行时堆栈，支持 TensorRT、libtorch、onnxruntime、tvm 和 ncnn 等专用加速器。

ncnn implementation of Z-Image image generater