clrnet转ncnn
时间: 2023-08-18 21:10:49 浏览: 62
CLRNet是一个基于深度残差网络的图像增强模型,可以用于超分辨率、去噪、图像增强等任务。NCNN是一个高性能的神经网络前向计算框架,可以在移动设备和嵌入式设备上运行。将CLRNet模型转换为NCNN模型可以在移动设备和嵌入式设备上运行CLRNet模型。
下面是CLRNet模型转换为NCNN模型的示例代码:
1. 安装NCNN
```bash
git clone https://github.com/Tencent/ncnn.git
cd ncnn
mkdir build
cd build
cmake ..
make -j4
sudo make install
```
2. 安装Python工具包
```bash
pip install numpy
pip install pillow
pip install scipy
pip install scikit-image
```
3. 下载CLRNet模型
可以从CLRNet的官方GitHub仓库下载模型文件。下载完成后,将模型文件放到工作目录中。
4. 使用ncnn转换模型
使用ncnn自带的工具onnx2ncnn将CLRNet模型转换为NCNN模型。
```bash
# 将CLRNet模型转换为ONNX格式
python convert_to_onnx.py
# 将ONNX模型转换为NCNN模型
./onnx2ncnn model.onnx model.param model.bin
```
5. 加载NCNN模型
使用ncnn加载NCNN模型进行推理。
```c++
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <ncnn/net.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main(int argc, char** argv)
{
// 加载NCNN模型
ncnn::Net net;
net.load_param("model.param");
net.load_model("model.bin");
// 加载图像
cv::Mat img = cv::imread("test.jpg");
// 将图像转换为NCNN的Mat格式
ncnn::Mat in = ncnn::Mat::from_pixels(img.data, ncnn::Mat::PIXEL_BGR2RGB, img.cols, img.rows);
// 创建NCNN的Extractor
ncnn::Extractor ex = net.create_extractor();
// 设置输入数据
ex.input("input", in);
// 运行推理
ncnn::Mat out;
ex.extract("output", out);
// 将结果转换为OpenCV的Mat格式
cv::Mat result(out.h, out.w, CV_32FC1, out.data);
// 显示结果
cv::imshow("Result", result);
cv::waitKey(0);
return 0;
}
```
在这个示例中,我们使用ncnn加载了NCNN格式的CLRNet模型,并使用opencv加载了一张测试图像。然后,我们将图像转换为NCNN的Mat格式,并创建了一个NCNN的Extractor。接着,我们设置了输入数据,并运行了推理。最后,我们将结果转换为opencv的Mat格式,并显示了结果。