1.基于HLS（High-level synthesis）的源源开源CNN加速库调研
2.ncnn与tensorflowlite相比有什么特有什么特点?
3.百度cnn是什么意思
4.推理引擎新选择，腾讯优图开源TNN，代码ncnn的实现性能升级版
5.Facebook开源MaskR-CNN的PyTorch1.0基准，比mmdetection快且省内存
6.Netron|开源、源源跨平台的代码CNN结构可视化软件
基于HLS（High-level synthesis）的开源CNN加速库调研
本文主要探讨了基于HLS（High-level synthesis）的开源CNN加速库，如hls4ml和FINN，实现python黑帽子 源码它们在电子系统级设计中展现出了显著的源源优势。HLS方法通过C/C++语言的代码开发，通过Vivado HLS等工具将系统级模型转换为硬件可实现的实现IP。hls4ml由哥伦比亚大学和MIT等机构开发，源源尤其适用于科学领域的代码低功耗机器学习，而FINN则是实现Xilinx官方支持的框架，适用于多种FPGA型号的源源Binarized Neural Network Inference。
hls4ml的代码特点在于其可配置的模块化设计，每个计算层独立于硬件，实现而FINN则提供了finn-examples和finn-hlslib等库，支持丰富的量化方式和硬件资源映射。FINN的编译器分为三个层次，提供数据流和多层两种架构选择，以平衡延迟和资源开销。CNNA虽然规模较小，但其通用CNN架构和动态精度调整方法值得学习。
总的来说，这些开源库通过HLS技术，简化了CNN在FPGA上的部署，为硬件加速提供了灵活且高效的解决方案。它们的工作流程包括设计、测试和模型探索，展示了从软件到硬件的无缝转换。然而，对于hls4ml，论文中对比其他HLS加速器的实验相对较少，是其进一步研究的一个方向。
ncnn与tensorflowlite相比有什么特有什么特点?
ncnn与TensorFlow Lite性能比较
ncnn框架简洁直接，GitHub使用指南详尽，同城之约小程序源码支持多种训练框架的模型转换，如Caffe、MxNet、Pytorch、TensorFlow（部分支持），提供丰富的层类型，并支持自定义层添加。作者精心优化实现，有QQ交流群，群内高手如林。
在Cortex-A@2.1GHz单线程环境下，使用ncnn的SqueezeNet-v1.1模型（Float）耗时ms，性能优于TensorFlow Lite的PPL，大约为ms。ncnn在float计算方式下表现更佳，相比TensorFlow Lite，ncnn在内存消耗上也更少。
在高通骁龙开发板上测试，ncnn在CPU模式下的性能优于SNPE，表明ncnn在移动端深度学习Inference方面具有优势。ncnn与SNPE的对比结果已通过图表展示。
目前ncnn被认为是移动端深度学习Inference开源框架的最佳选择。社区成员正在优化arm-v8的neon内嵌汇编。作者更新了针对conv3x3s1 winograd算法的第4版代码，并实现了aarch框架下的winograd neon优化。
在Cortex-A环境下，ncnn的VGG模型性能与商汤的PPL版本接近。ncnn在winograd算法上的努力，旨在提供更快的性能而不求最快。对于VGG模型，ncnn的性能已经接近PPL，未来可能会测试NVIDIA的TX1中的Cortex-A以获取更准确的性能对比。
预计未来一年，会单独发布专栏更新ncnn的云家政小程序源码最新测试进展和社区的优化成果，包括int8、bnn、gpu等领域的进展。欢迎各位持续关注和支持。
百度cnn是什么意思
百度CNN是指百度公司的一个开源的深度学习框架，它是一个用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域的深度学习框架。与其他深度学习框架相比，百度CNN具有较好的性能，并且易于使用，使得不懂得很多的人也可以通过百度CNN来进行深度学习。
百度CNN的应用场景较为广泛，可以在很多领域中得到应用。例如，百度公司的量子智能科技就通过该框架来完成人脸识别、车牌识别、语音识别等任务。此外，在医学领域中也可以利用百度CNN进行疾病诊断等任务。百度CNN的深度学习框架可以帮助人们更好地解决机器学习在技术方面存在的问题，这对社会的发展有很大的推动作用。
百度CNN与其他深度学习框架的比较
与 TensorFlow、PyTorch等深度学习框架相比，百度CNN具有更快的训练速度和更高的准确度。此外，百度CNN也具有更好的分布式计算能力，使得不同的学者可以在分布式计算平台上训练自己的深度学习模型，并拥有较好的可扩展性和运行效率。但同时，百度CNN在使用过程中还存在一些缺点，例如其文档相对较少，不够完善，不适合初学者使用。成品网站源码1688浪潮
推理引擎新选择，腾讯优图开源TNN，ncnn的性能升级版
在AI领域，“开源”被视为构建开放共进生态环境、加速应用落地和持续技术创新的关键力量。腾讯优图实验室于6月日正式宣布开源了新一代移动端深度学习推理框架TNN，旨在通过底层技术优化，实现轻量部署，显著提升性能并简化使用，满足移动设备高效执行深度学习算法的需求。TNN不仅在性能上取得突破，还通过重构升级ncnn框架，引入了多种计算低精度支持，进一步提高模型尺寸、内存消耗和计算性能，特别是在移动端展现出显著优势。
轻量级部署是TNN的一大亮点。针对移动端性能和资源限制，TNN优化了GPU深度调优、ARM SIMD深入汇编指令调优和低精度计算技术，实现在不同平台的高性能运行。实测结果显示，TNN在多款主流平台上的性能表现优于MNN和ncnn，尤其是在低精度计算的应用中，通过采用INT8、FP和BFP等计算低精度，TNN不仅模型尺寸和内存消耗大幅减少，计算性能也显著提升，尤其是在中低端设备上。
TNN的通用性和轻便性使其在AI项目落地中展现出极高的灵活性和效率。它支持与平台无关的模型表示，提供统一的模型描述文件和调用接口，兼容主流安卓、iOS系统和CPU、小程序网站源码制作GPU、NPU等硬件平台，企业无需为不同平台部署AI应用而烦恼。TNN还兼容TensorFlow、PyTorch、MXNet、Caffe等主流训练框架，覆盖了广泛的应用场景，且所有算子均为源码实现，接口易用，切换平台仅需调整调用参数。
开源文化在AI领域蓬勃发展，腾讯优图作为顶级AI实验室之一，积极参与这一趋势。TNN的开源不仅为腾讯内部产品如QQ、QQ空间、腾讯微视、腾讯云和天天P图提供了强有力的技术支持，还鼓励业界人士共同建设更优的移动端推理框架。腾讯优图将继续推进AI基础设施的研发，包括模型训练、压缩和基础算法组件的开发，并考虑开源更多成果，以实现从框架到平台、算法的全栈优化，降低AI门槛，加速产业发展。
在开源文化的推动下，腾讯在GitHub上开源了超过个项目，覆盖云原生、大数据、AI、云计算、安全、硬件等热门技术领域。通过与开源社区的协作，腾讯将优质内部项目对外贡献，不仅促进了公司内部的技术复用，也提升了社区的整体技术水平。TNN的开源地址已公布，欢迎开发者参与，共同构建更优秀的移动端推理框架。
Facebook开源MaskR-CNN的PyTorch1.0基准，比mmdetection快且省内存
Facebook AI Research近期发布了MaskRCNN-Benchmark，一个基于PyTorch 1.0的Faster R-CNN和Mask R-CNN的开源实现。与Detectron和mmdetection相比，MaskRCNN-Benchmark在性能相当的情况下，展现出更快的训练速度和更低的GPU内存消耗，这对于性能优化和资源管理具有显著优势。
Detectron是Facebook AI Research的项目，它基于Python和Caffe 2构建，支持多种目标检测算法，包括Mask R-CNN。而mmdetection则是由商汤和港中文大学联合开发的PyTorch工具包，其性能稍高，训练速度和内存消耗更优。mmdetection支持多种检测框架，且易于使用，但安装过程可能较Detectron复杂。
MaskRCNN-Benchmark的亮点在于其提供了端到端的Mask R-CNN和Faster R-CNN基线模型，实验设置与Detectron一致，使用ImageNet的权重初始化。该项目在训练速度、内存消耗和推理准确率方面均有良好表现，并且提供了一个Webcam demo，以演示如何在实际环境中进行推理。此外，它还支持多GPU训练，并允许用户在自己的数据集上执行训练，只需遵循相关教程和配置指南。
总之，MaskRCNN-Benchmark是Facebook AI Research为PyTorch用户打造的一个高效、易用的目标检测工具，它在性能和资源管理上超越了Detectron和mmdetection，为开发者提供了更好的选择。
Netron|开源、跨平台的CNN结构可视化软件
神经网络结构可视化软件Netron是一个开源且跨平台的工具，它在macOS、Linux、Windows等主流操作系统上运行，并提供了网页版选择。Netron支持多种主流的深度学习框架，包括ONNX、Keras、Tensorflow Lite、Caffe/Caffe2、Darknet、MNN、ncnn、PaddlePaddle等。对于Tensorflow、Pytorch等框架，Netron也正在积极适配中，提供测试版本。这款软件的使用方法简单，界面友好，让网络结构的可视化变得直观易懂。
Netron可以在不同平台进行安装，用户只需访问其GitHub开源地址，下载对应操作系统的安装包。使用Netron进行网络结构可视化，以ResNet为例，首先需要下载ONNX框架下的ResNet，然后在网页版Netron中点击“Open Model...”，选择下载的模型，稍等片刻，网络结构就会在页面上显示。点击页面中的某个计算组件，可以查看该组件的详细属性。此外，用户还可以将可视化结果保存为格式，只需点击网页版左上角的菜单栏，选择“Export as PNG”即可导出。
通过Netron，用户可以轻松地对神经网络结构进行可视化，有助于理解复杂的模型结构，提高深度学习项目的开发效率和准确度。无论是研究者还是初学者，Netron都是一个强大的辅助工具。对于需要在不同平台上进行深度学习框架实验的用户，Netron提供了一站式的解决方案，让跨平台的网络结构可视化变得轻松简单。
CV Code|计算机视觉开源周报期
六月第一周即将结束，本周的开源代码盘点中，谷歌发布的目标检测新算法DetectoRS在COCO数据集上刷新了精度，成为最具影响力的工作。同时，谷歌还开源了视频质量评价的基准测试数据集UGC-VQA，对相关领域的研究者具有很大价值。在目标重识别领域，京东的FastReID和港中文MMlab提出的跨域ReID值得关注。
在图像去噪方面，CNN Denoisers As Non-Local Filters: The Neural Tangent Denoiser一文研究了CNN去噪与非局部滤波的关系，并有了新的发现。作者为Julián Tachella, Junqi Tang, Mike Davies，来自爱丁堡大学，论文地址为arxiv.org/abs/.，代码在gitlab.com/Tachella/neu...。
医学影像处理识别方面，A Comparative Study of 2D Image Segmentation Algorithms for Traumatic Brain Lesions Using CT Data from the ProTECTIII Multicenter Clinical Trial一文比较了脑外伤二维图像分割算法。作者为Shruti Jadon, Owen P. Leary等，来自布朗大学沃伦阿尔伯特医学院等，论文地址为arxiv.org/abs/.，代码在github.com/shruti-jadon...
机器人领域，Object-Independent Human-to-Robot Handovers using Real Time Robotic Vision一文使用实时机器人视觉进行人与机器人之间的物体独立交接。作者为Patrick Rosenberger等，来自维也纳技术大学等，论文地址为arxiv.org/abs/.，代码在github.com/patrosAT/h2r...
图像超分辨率方面，Image Super-Resolution with Cross-Scale Non-Local Attention and Exhaustive Self-Exemplars Mining一文提出了跨尺度非局部注意力模型和穷举自样本挖掘的图像超分辨率方法。作者为Yiqun Mei等，来自IFP Group, UIUC等，论文地址为arxiv.org/abs/.，代码在github.com/SHI-Labs/Cro...
视频质量评估方面，UGC-VQA: Benchmarking Blind Video Quality Assessment for User Generated Content一文针对用户生成内容的盲视频质量评估。作者为Zhengzhong Tu等，来自得克萨斯大学奥斯汀分校等，论文地址为arxiv.org/abs/.，代码在github.com/tu/...
药丸识别方面，ePillID Dataset: A Low-Shot Fine-Grained Benchmark for Pill Identification一文提出了用于药丸识别的少样本细粒度基准。作者为Naoto Usuyama等，来自微软医疗，论文地址为arxiv.org/abs/.，数据及代码在github.com/usuyama/ePil...
目标检测方面，DetectoRS: Detecting Objects with Recursive Feature Pyramid and Switchable Atrous Convolution一文介绍了谷歌目标检测的新工作。作者为Siyuan Qiao等，来自约翰斯霍普金斯等，论文地址为arxiv.org/abs/.，代码在github.com/joe-siyuan-q...
GAN方面，GAN-Based Facial Attractiveness Enhancement一文提出了基于GAN的人脸吸引力增强技术。作者为Yuhongze Zhou等，来自浙大，论文地址为arxiv.org/abs/.，代码在github.com/zoezhou/...
ReID方面，FastReID: A Pytorch Toolbox for Real-world Person Re-identification一文介绍了FastReID，一个用于真实人员重识别的Pytorch工具箱。作者为Lingxiao He等，来自京东AI研究院，论文地址为arxiv.org/abs/.，代码在github.com/JDAI-CV/fast...
更多详情可关注京东发布的FastReID：目前最强悍的目标重识别开源库！以及Self-paced Contrastive Learning with Hybrid Memory for Domain Adaptive Object Re-ID一文，介绍了我们的方法优于最先进的目标重识别的多域适应任务。作者为Yixiao Ge等，来自香港中文大学MMLAB，论文地址为arxiv.org/abs/.，代码在github.com/yxgeee/SpCL。
图像分割方面，Super-BPD: Super Boundary-to-Pixel Direction for Fast Image Segmentation一文提出了快速图像分割的super-BPD方法。作者为Jianqiang Wan等，来自华中科技大学等，论文地址为arxiv.org/abs/.，代码在github.com/JianqiangWan...
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