无人驾驶（ncnn学习）

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无人驾驶（ncnn学习）

费晓行 2019-03-17 16:57:33

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分类专栏：自动驾驶

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ncnn是腾讯开放的一个深度学习库。它的主要使用场景是嵌入式设备。如果大家已经用tensorflow、mxnet、caffe训练好了网络模型，那么可以port到这个库上面，在ncnn上面执行起来。

1、ncnn下载地址

https://github.com/Tencent/ncnn/tree/master/tools

2、ncnn目录结构

benchmark，常用网络的配置方法

examples ，ncnn的使用方法

images，测试图片

src，源代码，主要包括network和各个layer的编译代码

toolchains，支持的各嵌入式平台

tools，实现其他深度学习平台到ncnn的数据转换

3、对arm a系列cpu的支持

软浮点的32位cpu

硬浮点的32位cpu

64位cpu

4、使用方法

由于ncnn本身不包括opencv，因此最好和opencv搭配使用。

另外由于net决定了计算的复杂度和模型大小，请务必先在pc上面优化好，然后port到ncnn上面。

ncnn只负责深度学习的优化，但驱动、上层代码、业务的优化也是必不可少的。

对image来说，不要每一帧都用深度学习，传统cv特征其实也不错。

ncnn代理不了多核arm，能多线程、多进程，就尽量多线程、多进程。

5、还可以改进的方向

对于不存在的layer，自己可以适当补充。

对于特定硬件已经实现的layer加速，比如TI soc提供的TI DL，可以port过来进一步提高速度。

如果是TI的soc，其实也可以看看能不能在dsp上面运行ncnn。

6、更快的加速方法

如果真的是产品级别的开发，它往往需要专门的硬件加速，比如说fpga或者cpld。

有了fpga或者cpld的硬件加速，再配合ncnn，这样出来的效果才能真正满足客户的要求。

本身ncnn考虑的已经很全面了，比如它提供了tools目录，只需要很少的步骤，就可以将tf、mxnet、caffe上的model转换过来，并且在ncnn上面运行起来。此外，如果同学们对一些传统模型不是很熟悉，benchmark也提供了各种network的配置方法，可以说十分人性化。此外不清楚怎么编译的朋友，可以好好看看README.md文件。ncnn确实是一个上手很容易的深度学习库。有兴趣的同学可以将它和darknet一起比较学习。

ncnn其实和tensorflow lite差不多，大家可以自己查找一下tensorflow lite的相关资料。其实不光是汽车，还是手机、安防设备、自主终端，大部分设备的学习还是要在嵌入式设备上面运行的。这就是ncnn这类本地库的意义。当然，如果网络传播的速度很快，云端执行和测试也是可以和必须的。

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