Il s'agit de l'application Linux ncnn, dont la dernière version est téléchargeable sous le nom ncnn-20250916-ubuntu-2404-shared.zip. Elle peut être exécutée en ligne sur l'hébergeur gratuit OnWorks pour postes de travail.
Téléchargez et exécutez en ligne cette application nommée ncnn avec OnWorks gratuitement.
Suivez ces instructions pour exécuter cette application :
- 1. Téléchargé cette application sur votre PC.
- 2. Entrez dans notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous voulez.
- 3. Téléchargez cette application dans ce gestionnaire de fichiers.
- 4. Démarrez l'émulateur en ligne OnWorks Linux ou Windows en ligne ou l'émulateur en ligne MACOS à partir de ce site Web.
- 5. Depuis le système d'exploitation OnWorks Linux que vous venez de démarrer, accédez à notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous souhaitez.
- 6. Téléchargez l'application, installez-la et exécutez-la.
CAPTURES D'ÉCRAN
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ncnn
DESCRIPTION
ncnn est un cadre de calcul d'inférence de réseau neuronal hautes performances conçu spécifiquement pour les plates-formes mobiles. Il met l'intelligence artificielle à portée de main sans dépendances tierces et accélère plus rapidement que tous les autres frameworks open source connus pour le processeur de téléphone mobile. ncnn permet aux développeurs de déployer facilement des modèles d'algorithmes d'apprentissage en profondeur sur la plate-forme mobile et de créer des applications intelligentes. Il est multiplateforme et prend en charge les réseaux CNN les plus couramment utilisés, notamment le CNN classique (VGG AlexNet GoogleNet Inception), la détection de visage (MTCNN RetinaFace), la segmentation (FCN PSPNet UNet YOLACT), etc. ncnn est actuellement utilisé dans un certain nombre d'applications Tencent, à savoir : QQ, Qzone, WeChat et Pitu.
Caractéristiques
- Prend en charge les réseaux CNN les plus couramment utilisés
- Prend en charge les réseaux de neurones convolutifs
- Prend en charge plusieurs entrées et une structure multi-branches
- Absolument aucune dépendance de tiers
- Évaluation Multiplateforme
- ASSEMBLAGE BRAS NEON
- Faible empreinte mémoire
- Prend en charge l'accélération du calcul parallèle multicœur
- Prend en charge l'accélération GPU
- Bibliothèque de petite taille
- Conception de modèle extensible
- Prend en charge le modèle de réseau de charge de référence sans copie à mémoire directe
- Peut être enregistré avec une implémentation de couche personnalisée et étendu
Langage de programmation
C + +
Catégories
Il s'agit d'une application qui peut également être récupérée à partir de https://sourceforge.net/projects/ncnn.mirror/. Il a été hébergé dans OnWorks afin d'être exécuté en ligne de la manière la plus simple à partir de l'un de nos systèmes d'exploitation gratuits.
