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嵌入式AI快讯:移植ncnn到RISC-V TF Object Detection支持TF2

1. NanoDet:轻量级(1.8MB)、超快速(移动端97fps)目标检测项目 近日,GitHub 上出现了一个项目 nanodet,它开源了一个移动端实时的 Anchor-free 检测模型,希望能够提供不亚于 YOLO 系列的性能,而且同样方便训练和移植。该项目上线仅两天,Star 量已经超过 200。 NanoDet 是一个速度超快和轻量级的移动端 Anchor-free 目标检测模型。该模型具备以下优势:

嵌入式AI快讯:移植ncnn到RISC-V TF Object Detection支持TF2

1. NanoDet:轻量级(1.8MB)、超快速(移动端97fps)目标检测项目

嵌入式AI快讯:移植ncnn到RISC-V TF Object Detection支持TF2

近日,GitHub 上出现了一个项目 nanodet,它开源了一个移动端实时的 Anchor-free 检测模型,希望能够提供不亚于 YOLO 系列的性能,而且同样方便训练和移植。该项目上线仅两天,Star 量已经超过 200。 NanoDet 是一个速度超快和轻量级的移动端 Anchor-free 目标检测模型。该模型具备以下优势:

超轻量级:模型文件大小仅 1.8m;

速度超快:在移动 ARM CPU 上的速度达到 97fps(10.23ms);

训练友好:GPU 内存成本比其他模型低得多。GTX1060 6G 上的 Batch-size 为 80 即可运行;

方便部署:提供了基于 ncnn 推理框架的 C++++ 实现和 Android demo。

2. 不到1000行代码,GitHub 2000星,天才黑客开源深度学习框架tinygrad

嵌入式AI快讯:移植ncnn到RISC-V TF Object Detection支持TF2

 

在深度学习时代,谷歌Facebook百度等科技巨头开源了多款框架来帮助开发者更轻松地学习、构建和训练不同类型的神经网络。而这些大公司也花费了很大的精力来维护 TensorFlow、PyTorch 这样庞大的深度学习框架。 最近,天才黑客 George Hotz 开源了一个小型深度学习框架 tinygrad,兼具 PyTorch 和 micrograd 的功能。tinygrad 的代码数量不到 1000 行,目前该项目获得了 GitHub 2000 星。 「tinygrad 可能不是最好的深度学习框架,但它确实是深度学习框架。」 George 在项目中保证,tinygrad 代码量会永远小于 1000 行。

3. TF Object Detection 终于支持TF2了!

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一直以来,大家最常用的目标检测库是港中文的mmdetection和Facebook的detectron2库,不过这两个库都是基于PyTorch的,PyTorch的模型部署方面还是稍差于TensorFlow,如果想用TensorFlow的目标检测模型,最好的还是选择还是谷歌官方的TF Object Detection库。 目前随着TensorFlow 2x的到来,TFObject Detection库也支持TF2了,而且最重要的是还兼容TensorFlow 1.x,这真是非常nice。不过官方还是建议大家使用最新的TF2来训练模型。 除此之外,TF2也新增了更多的模型如CenterNet和EfficientDet

4. 价值百万的AI开源项目!涵盖OCR、目标检测,NLP,语音合成多方向

嵌入式AI快讯:移植ncnn到RISC-V TF Object Detection支持TF2

 

今天小编为大家推荐一个相当牛逼的项目, 粗略估计,这个项目价值超过百万当前star 1.9k,但是大胆预判, 这个项目肯定要火,未来Star数应该可以到10k甚至20k!首先,“无需深度学习背景、无需数据与训练过程”,“共享人工智能时代红利”以及“全部模型开源下载,离线可运行” 包含文本识别、人脸检测、图像编辑、目标检测等方向。我只能说, 这个repo,伸手党福音!

5. 新晋网红Pytorch教程,3个月GitHub斩获900星,趋势榜日榜排名24

嵌入式AI快讯:移植ncnn到RISC-V TF Object Detection支持TF2

 

如果之前有了解过这个爆火的项目《30天吃掉那只TensorFlow2.0》,相信对该篇教程不会陌生,这就是他的姊妹篇《20天吃掉那只Pytorch》。 自从上次《30天吃掉那只TensorFlow2.0》一炮而红之后,他又加班加点写了《20天吃掉那只Pytorch》,项目完成4个月,已经在GitHub斩获了1800+ Star,还有幸登上过GitHub全站趋势榜24名 两个项目还是相同的配方,还是熟悉的味道~

6. 我把 ncnn 移植到 RISC-V 啦!

up把 ncnn 移植到 RISC-V 啦! RISC-V,我喜欢缩写成 riscv,能少按一次 shift 和减号,是一个基于精简指令集(RISC)原则的开源指令集架构(ISA)。作为完全开源的指令集,天生自带开源的光环基因,纵使当今 x86 ARM 几乎绝对市场垄断,依然生机勃勃,持续发展着。 如果要问我,为什么要把 ncnn 移植到 riscv 上面跑?那就是开源文化基因的力量,英文单词 meme 的魔法 其实移植过程中还是踩了一些坑的,感谢中科院软件所智能软件研究中心的大佬热心解答我的提问。

(来源:综合自 GitHub  RT-Thread)

原文标题:【20201127期嵌入式AI周报】NanoDet 目标检测模型、移植 ncnn到 RISC-V等!

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