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作者：Edison_G
11 月 19 日，历经数月打磨，由InfoQ发起并组织，共有300 参评项目，100 入围项目，10000 开发者公开票选，20 顶尖专家评审，10 主编团打分的【 2020 中国技术力量年度榜单评选】结果终见分晓。
腾讯优图「ncnn」荣获2020年度十大开源新锐项目！
关于ncnn
「ncnn」是一个针对移动平台优化的高性能神经网络推理框架，并在2017年7月正式开源。ncnn是腾讯优图最“火”的开源项目之一，作为一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架，在设计之初便将手机端的特殊场景融入核心理念，是业界首个为移动端优化的开源神经网络推断库。能实现无第三方依赖，跨平台操作，在手机端cpu运算速度在开源框架中处于领先水平。基于该平台，开发者能够轻松将深度学习算法移植到手机端，输出高效的执行，进而产出人工智能APP，将AI技术带到用户指尖。
它支持大部分常用的 CNN 网络，包括Classical CNN、Practical CNN、Light-weight CNN、Face Detection等，并拥有十分强大的功能????
1 | 支持卷积神经网络，支持多输入和多分支结构 |
2 | 无任何第三方库依赖 |
3 | 纯 C 实现，跨平台，支持 android、ios 等 |
4 | 内存占用极低，计算速度极快 |
5 | 支持多核并行计算加速 |
6 | 可扩展的模型设计，支持 8bit 量化和半精度浮点存储 |
目前应用在许多图像分类、风格迁移、目标检测、人脸检测案例中，并已被多款APP使用。欢迎大家前来评测使用????
https://github.com/Tencent/ncnn
我们将NCNN与其他框架对比下：
ncnn 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。ncnn 从设计之初深刻考虑手机端的部署和使用。无第三方依赖，跨平台，手机端 cpu 的速度快于目前所有已知的开源框架。基于 ncnn，开发者能够将深度学习算法轻松移植到手机端高效执行，开发出人工智能 APP，将 AI 带到你的指尖。ncnn 目前已在腾讯多款应用中使用，如 QQ，Qzone，微信，天天P图等。
支持大部分常用的 CNN 网络
Classical CNN: VGG AlexNet GoogleNet Inception ...
Practical CNN: ResNet DenseNet SENet FPN ...
Light-weight CNN: SqueezeNet MobileNetV1/V2/V3 ShuffleNetV1/V2 MNasNet ...
Face Detection: MTCNN RetinaFace ...
Detection: VGG-SSD MobileNet-SSD SqueezeNet-SSD MobileNetV2-SSDLite MobileNetV3-SSDLite ...
Detection: Faster-RCNN R-FCN ...
Detection: YOLOV2 YOLOV3 MobileNet-YOLOV3 YOLOV4 YOLOV5 ...
Segmentation: FCN PSPNet UNet YOLACT ...
Pose Estimation: SimplePose ...
功能概述
支持卷积神经网络，支持多输入和多分支结构，可计算部分分支
无任何第三方库依赖，不依赖 BLAS/NNPACK 等计算框架
纯 C 实现，跨平台，支持 android ios 等
ARM NEON 汇编级良心优化，计算速度极快
精细的内存管理和数据结构设计，内存占用极低
支持多核并行计算加速，ARM big.LITTLE cpu 调度优化
支持基于全新低消耗的 vulkan api GPU 加速
整体库体积小于 700K，并可轻松精简到小于 300K
可扩展的模型设计，支持 8bit 量化和半精度浮点存储，可导入 caffe/pytorch/mxnet/onnx/darknet/keras/tensorflow(mlir) 模型
支持直接内存零拷贝引用加载网络模型
可注册自定义层实现并扩展
恩，很强就是了，不怕被塞卷 QvQ
supported platform matrix
how to build and run
step1
https://github.com/Tencent/ncnn/releases
download ncnn-android-vulkan-lib.zip or build ncnn for android yourself
step2
extract ncnn-android-vulkan-lib.zip into app/src/main/jni or change the ncnn path to yours in app/src/main/jni/CMakeLists.txt
step3
open this project with Android Studio, build it and enjoy!
caffe-android-lib, mini-caffe, and ncnn对比
squeezenet_v1.1
mobilenet_v1
vgg16
／End.
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