桌面端 C++算法开发的 ncnn 资源包,内容挺扎实的,既有实用例子,也有大厂面试真题,适合想打磨 C++基础、上手 ncnn 项目的朋友。压缩包里能看到不少和ncnn搭配的 CV 代码,比如图像识别、目标检测啥的,写得不复杂,能直接跑,调试起来也方便。 C++语法部分算是打基础了,像模板、运算符
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ncnn 是一个轻量级的神经网络计算框架,适合在移动端进行深度学习推理。经过 VS2017 编译好的ncnn.lib库,直接拿来就能用,适合开发者快速上手。如果你正在做手机端的 AI 应用,ncnn 无疑是一个不错的选择。它不仅支持多种平台,还能有效降低内存占用,推理速度也挺快的。使用起来简单,几行
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用python一键编译NCNN安卓库,支持armv7、arm64等平台,已在最新版NCNN中测试通过。
Android 15 次浏览
对算法进行深入分析,剖析其组成、类型和应用场景。
C# 20 次浏览
#define MAX_NODE 50 void PostorderTraverse( BTNode *T) { BTNode *S1[MAX_NODE] ,*p=T ; int S2[MAX_NODE] , top=0 , bool=1 ; if (T==NULL) pr
C 23 次浏览
在图像的特征点匹配中,去除误匹配,是一种很经典的处理方法。
C 20 次浏览
主要是使用C语言,利用Dijkstra算法实现计算出任意两点之间的最短路径
C 20 次浏览
这就是双线性内插值法。双线性内插值法计算量大,但缩放后图像质量高,不会出现像素值不连续的的情况。由于双线性插值具有低通滤波器的性质,使高频分量受损,所以可能会使图像轮廓在一定程度上变得模糊
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