入门级嵌入式板卡的神经网络框架ncnn的移植与测试开发怎么样?基于i.MX6UL/i.MX6ULL开发板。 经过在MYD-Y6ULX开发板上,总体非常顺利,在移植中只需要针对开发板的编译器,修改添加相应的编译脚本即可顺利的编译ncnn库和所有例程。并不需要对代码做任何改动或者调整,过程很快,短暂的时间就可完成ncnn这样一个神经网络框架在本开发板上运行起来。
对ncnn的benchmark的性能测试来看,因为本开发板仅为armv7单核处理器,处于入门级的一款开发板,能跑出这样的成绩已经出乎意料。
在对实际图像分类和图像内容识别测试中,其中图像分类仅百十毫秒就出结果,对多目标识别单张图在2秒左右,这对一些静态的环境下已经能够达到业务使用的需求了,再综合其硬件性能,可见效能比是非常高的。同时工程里还带有一些各种其它框架模型转化ncnn的工具,方便将其它模型转化到ncnn上来使用,非常方便。
同时也测试出ncnn的良好的可移植性和对不同嵌入式硬件的支持较好,其它任何一个神经网络框架恐怕无法在这样一个系统上运行,为这样一个有效的国产开源神经网络项目点赞。