一、项目简介本项目是配合智慧自助餐厅下的一套综合系统，该系统分为安卓端、微信小程序用户端以及后台管理系统。安卓端利用图像识别技术进行识别多种不同菜品，识别成功后安卓端显示该订单菜品以及价格并且生成进入小程序的二维码，用户扫描后在小程序进行付款和提交订单，用户也可查看订单和菜品等信息，管理员在Web后台管理系统进行信息查看餐厅运营情况和管理菜品、订单评价等信息。本系统涉及的论文文献，可以进行参考和引用。《基于图像识别的智慧餐饮管理系统》《YOLOX-NanoIntelligentandefficientdishrecognitionsystem》二、涉及技术1、后端：SpringBoot、Spr
利用fstream，将ncnn及opencv的mat存储成bin文件。ncnn::Mattobinstd::ios::binary标志指示文件以二进制模式进行读写，std::ofstreamfile("output_x86.bin",std::ios::binary);将input_mat中的宽、高和通道数分别赋值给width、height和channels，intwidth=input_mat.w;intheight=input_mat.h;intchannels=input_mat.c;使用file.write函数将width、height和channels的值以二进制形式写入文件。rei
文章目录1、ubuntu编译运行依赖安装下载与编译模型下载运行2、树莓派4B编译运行确认树莓派4B环境交叉编译交叉编译模型下载与运行模型对比测试树莓派4B运行大模型Sherpa-NCNN是一个基于C++的轻量级神经网络推理框架，是kaldi下的一个子项目，它专门针对移动设备和嵌入式系统进行了优化。Sherpa-NCNN的目标是提供高性能、低延迟的推理能力，适用于移动设备和嵌入式系统，可以以满足实时应用需求。仓库地址：https://github.com/k2-fsa/sherpa-ncnn主要功能：语音识别、流式语音识别。即边说话，边识别。不需要访问网络，不需要数据传输，完全本地识别。识别效果
目录下载AndroidStudio克隆安卓项目 关于自训练模型闪退问题 下载AndroidStudio下载AndroidStudio，配置安卓开发环境，这个过程比较漫长。安装cmake，注意安装的是cmake3.10版本。根据手机安卓版本选择相应的安卓版本，我的是红米K30Pro，安卓12。克隆安卓项目 使用腾讯开源的ncnn，这是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架，能够将深度学习算法轻松移植到手机端高效执行。克隆大佬写好的yolov8的安卓项目gitclonehttps://github.com/FeiGeChuanShu/ncnn-android-yolov8.git下载解压
YOLOv7安卓部署ncnn前言1、YOLOv7-tiny模型部署1.1获得所需模型文件1.2克隆所需要的代码1.3修改代码2、连接手机进行部署总结参考前言本文将讲述如何利用ncnn在安卓手机端部署YOLOv7，这里以YOLOv7-tiny为例进行讲解，YOLOv7按照步骤依次进行即可，同时对于AndroidStudio的安装不在本次教程之内1、YOLOv7-tiny模型部署标准YOLOv7-tiny部署指的是没有更改YOLOv7-tiny的网络模型架构，直接利用训练好的模型权重进行部署，下面分几步进行讲述：1.1获得所需模型文件首先是将训练获得的权重文件.pt转为.onnx：pythonex
一、Topic：数据处理这次我们来一段NCNN应用代码中，除了推理外最重要的一部分代码，数据处理：ncnn::Matin=ncnn::Mat::from_pixels_resize(bgr.data,ncnn::Mat::PIXEL_BGR,bgr.cols,bgr.rows,227,227);constfloatmean_vals[3]={104.f,117.f,123.f};in.substract_mean_normalize(mean_vals,0);这一部分代码由两部分组成：from_pixels_resize：将cv::Mat数据转换到ncnn::Mat同时进行resize操作su
前言PaddleOCR提供了基于深度学习的文本检测、识别和方向检测等功能。其主要推荐的PP-OCR算法在国内外的企业开发者中得到广泛应用。在短短的几年时间里，PP-OCR的累计Star数已经超过了32.2k，常常出现在GitHubTrending和Paperswithcode的日榜和月榜第一位，被认为是当前OCR领域最热门的仓库之一。PaddleOCR最初主打的PP-OCR系列模型在去年五月份推出了v3版本。最近，飞桨AI套件团队对PP-OCRv3进行了全面改进，推出了重大更新版本PP-OCRv4。这个新版本预计带来了更先进的技术、更高的性能和更广泛的适用性，将进一步推动OCR技术在各个领域的
点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取今天自动驾驶之心很荣幸邀请到逻辑牛分享深度学习部署的入门介绍，带大家盘一盘ONNX、NCNN、OpenVINO等框架的使用场景、框架特点及代码示例。如果您有相关工作需要分享，请在文末联系我们！>>点击进入→自动驾驶之心【模型部署】技术交流群后台回复【模型部署工程】获取基于TensorRT的分类、检测任务的部署源码！费尽心血训练好的深度学习模型如何给别人展示？只在服务器上运行demo怎么吸引别人的目光？怎么才能让自己的成果落地？这篇文章带你进入模型部署的大门。0前言模型部署的步骤：训练一个深度学习模型；使用不同的推理框架对模型进行
cmake1.add_library(ncnnSHAREDIMPORTED)最简单的方法是添加include_directories(${CMAKE_SOURCE_DIR}/inc)link_directories(${CMAKE_SOURCE_DIR}/lib)add_executable(foo${FOO_SRCS})target_link_libraries(foobar)#libbar.soisfoundin${CMAKE_SOURCE_DIR}/lib不会在每次编译器调用中添加INTERFACE_INCLUDE_DIRECTORIES标志的现代CMake版本将使用导入的库：add_l
1.训练好的pt模型转换为onnx格式使用yolov5-lite自带的export.py导出onnx格式，图像大小设置320，batch1之后可以使用onnxsim对模型进一步简化onnxsim参考链接：onnxsim-让导出的onnx模型更精简_alex1801的博客-CSDN博客pythonexport.py--weightsweights/v5lite-e.pt--img320--batch1python-monnxsimweights/v5lite-e.onnxweights/yolov5-lite-sim.onnx2.使用onnxruntime调用onnx模型实时推理（python版
