ncnn神经网络计算框架在香橙派OrangePi 3 LTS开发板中的使用介绍

1、腾讯 ncnn 源码下载命令如下所示
1）第一种方法：下载 Orang Pi 百度云盘中提供的 ncnn.tar.gz 压缩包
a) 从下面的百度云盘链接可以下载 ncnn.tar.gz 源码压缩包。进入 ncnn 文件夹中就能看到

b) 下载完 ncnn.tar.gz 压缩包后，首先将 ncnn.tar.gz 上传到开发板 linux 系统中
c) 然后使用下面的命令解压 ncnn.tar.gz

2）第二种方法：使用 git 命令直接下载源码，但是如果不会解决开发板访问 github 的问题，是很难下载成功的。如果访问 github 没有问题，建议使用这种方法，因为这种方式可以保证代码是最新的。

2、然后安装依赖包

3、然后开始编译，ncnn 编译命令如下所示

说明：在没有任何散热措施的情况下，在开发板上直接编译 ncnn 大约需要 15 分钟，请耐心等待编译完成。如果有加风扇来给开发板降温，速度应该会更快些。

4、ncnn 中有一些测试示例，比如 squeezenet 测试命令和结果如下所示

5、benchncnn 可以用来测试神经网络的推理性能，测试方法如下所示
1）编译生成的 benchncnn 可执行文件在如下路径中，注意下面的命令执行路径为 ncnn 源码的顶层目录

2）首先需要将 benchncnn 复制到 benchmark 目录中

3） benchncnn 的使用方法如下所示

4） benchncnn 使用 cpu 测试结果如下所示

a) Debian Bullseye Linux5.16 服务器版本系统测试结果

6、NanoDet 是一个速度超快和轻量级的移动端 Anchor-free 目标检测模型。测试方法如下所示
1）编译生成的 nanodet 可执行文件在如下路径中，注意下面的命令执行路径为 ncnn 源码上一级目录

2）首先新建一个 nanodet_demo 的文件夹

3）然后将编译生成的 nanodet 可执行程序复制到 nanodet_demo 文件夹中

4）然后需要下载 nanodet 模型文件并上传到 nanodet_demo 文件夹中
a) nanodet 模型文件下载地址如下所示

b) 打开上面的链接，找 nanodet_m.bin 和 nanodet_m.param 这两个文件，然后下载下来，再上传到开发板 Linux 系统的 nanodet_demo 文件夹中

c) 此时 nanodet_demo 文件夹中应该有了下面的三个文件

5）然后还需要将想检测的图片放在 nanodet_demo 文件夹中，比如下面这张有很多车的图片(可以使用手机拍几张车流或者动物的图片)

6）然后运行下面的命令就可以使用 nanodet 进行目标检测，car.jpg 请替换成你的图片的名字

7）检测完成的结果会保存在名为 image.png 的图片中

8）如果使用的是桌面版的 Linux 系统，可以直接打开 image.png 查看，如果使用的是服务器版本的 Linux 系统，可以将 image.png 拷贝到电脑中查看， image.png 内容如下图所示，可以看到识别到的物体左上角会显示物体的种类和可信度的百分比

7、为了方便测试benchncnn和 nanodet，我整理了一份只包含benchncnn和 nanodet的可执行文件以及测试需要的模型文件打包成一个 ncnn_test_demo.tar.gz 压缩包放在百度云盘上面了，不需要下载编译 ncnn 的源码，使用这份可执行程序就可以直接开始测试了

1）从下面的百度云盘链接可以下载 ncnn_test_demo.tar.gz 压缩包。进入 ncnn 文件夹中就能看到

2）下载完 ncnn_test_demo.tar.gz 压缩包后，首先将 ncnn_test_demo.tar.gz 压缩包上传到开发板 linux 系统中

3）然后使用下面的命令解压 ncnn_test_demo.tar.gz

4）解压后进入 ncnn_test_demo 目录可以看到其中包含 benchncnn_demo 和 nanodet_demo 两个子文件夹，它们分别用来测试 benchncnn 和 nanodet

5）进入 benchncnn_demo 文件夹，然后运行./benchncnn 4 $(nproc) 0 -1 这个命令就可以直接测试神经网络的推理性能

6）进入 nanodet_demo 文件夹，然后运行./nanodet car.jpg 这个命令就可以直接使用 nanodet 来检测 car.jpg 图片中的物体了，你也可以将想要检测的图片放在 nanodet_demo 文件夹中，然后使用 nanodet 来检测

ncnn神经网络计算框架在香橙派OrangePi 3 LTS开发板中的使用介绍相关推荐

香橙派OrangePi 4 LTS开发板通过Mini PCIE连接SATA硬盘的操作方法
OrangePi 4 LTS是一款瑞芯微RK3399芯片方案的开发板,4G内存16G eMMC存储的配置,板子可以通过排线连接官方的mini PCIE转接板引出mini PCIE接口,以此去接相应外设 ...
香橙派Orange Pi Zero2开发板使用USB摄像头的方法（安卓镜像）
香橙派Orange Pi Zero2 开发板采用全志H616 四核 64位处理器,拥有512MB/1GB 内存可选,集成千兆以太网卡.蓝牙5.0+双频WiFi.USB2.0.TF卡槽等端口,并且,Mi ...
Mysql orangepi_SSH远程登录香橙派Orange Pi Zero2开发板的操作方法
香橙派Zero2开发板是新一代开源的单板电脑,采用全志H616 四核 64位处理器,拥有512MB/1GB 内存可选,集成千兆以太网卡.蓝牙5.0+双频WiFi.Micro-HDMI输出.USB2.0 ...
香橙派(Orange Pi)树莓派开发板USBCAN适配器usb转can调试软件使用教程
一.硬件准备 1.windows7电脑*1 2.Orange Pi zero开发板*1(可以不带显示设备,六叶树的USBCAN调试软件可以使用远程桌面) 硬件要求很低,不需要显示屏,相当于只要手里有1 ...
香橙派PC Plus电脑开发板制作网络打印服务器
香橙派PC Plus是一款开源的单板电脑,新一代的arm开发板,使用全志Allwinner H3系统级芯片,拥有1GB DDR3 内存,板载8GB EMMC Flash 存储,可以运行Android4 ...
香橙派Zero2电视盒子开发板连接HDMI如何修改分辨率
香橙派Zero2开发板采用全志H616 四核 64位处理器,拥有512MB/1GB 内存可选,集成千兆以太网卡.蓝牙5.0+双频WiFi(2.4GHz和5GHz).USB2.0.TF卡槽.板载2MB ...
全志H616高画质芯片香橙派Orange Pi Zero2开发板音频测试说明
香橙派Zero2开发板搭载高画质旗舰型6K OTT处理器全志H616 四核 64位处理器,适配有Linux系统和安卓电视盒子系统,拥有512MB/1GB 内存可选,集成千兆以太网卡.蓝牙5.0+双频W ...
全志H616芯片香橙派Orange Pi Zero2开发板26pinGPIO口测试
香橙派Zero2开发板采用全志H616 四核 64位处理器,拥有512MB/1GB 内存可选,集成千兆以太 wiringOP 已适配 Orange Pi Zero 2 开发板,使用 wiringOP ...
全志H6开发板香橙派OrangePi 3 LTS在 Linux系统中安装Home Assistant的方法(上篇）
注意事项: 本篇介绍的是通过docker安装 Home Assistant 的方式,并且只提供在 Ubuntu 或者 Debian 系统中的安装方法, Home Assistant 更详细的使用方法请 ...

ncnn神经网络计算框架在香橙派OrangePi 3 LTS开发板中的使用介绍

ncnn神经网络计算框架在香橙派OrangePi 3 LTS开发板中的使用介绍相关推荐

最新文章

热门文章