CNET 是一个C99开发的的面向iot设备设计的深度学习推理库,实现深度学习算法在iot设备上的快速部署。
- 极简,高效的内存管理,清晰的架构设计
- 扩展,模块化设计,轻松完成裁剪和扩展
- 轻便,完整的二进制库不到300kb
- 可靠,完善的内存监测测试, 无内存泄露
- 完善,支持现有的大量操作,可按需扩展
- 高效,纯C实现,逐步加入MCU汇编优化
架构简介:
---------------------------------------------------------------- 前 examples 推理结果校验/人脸检测及识别/车牌检测及识别 后 处 c-netend 网络后处理模块:支持目标检测/人脸识别及车牌识别 理 c-image 图像加载及保存,结果绘制,输入预处理 ---------------------------------------------------------------- 神 c-network 神经网络组织及推理 经 nn-case 模型转换工具 网 cilibration 量化评估工具 络 ncnn 模型优化/量化支撑/模型源 ---------------------------------------------------------------- 基 c-utils 基础工具,包括容器,分配器,线程池等 础 c-benchmark 性能评估,无外部依赖,可在MCU执行 模 c-tester 单元测试支持,无外部依赖,可在MCU执行 块 c-tensor 张量计算支持,基础操作及内存管理 ---------------------------------------------------------------- - 作为NCNN的延展,将NCNN模型直接优化并量化为部署模型,故可导入Caffe/Onnx/Mxnet/darknet模型;
- 全面量化支持,支持后量化训练, 支持INT16推理,后续将加入INT8推理;
- 支持ESP32 等主流芯片,理论上完全兼容支持c99的所有模块;
- 支持分类, 目标检测,人脸识别,车牌识别等主流算法;
- 采用直接对象定义模型,无需手动加载,扁平化结构;
/// convolution convolution_operation_type, /// pooling pooling_operation_type, /// padding padding_operation_type, /// crop crop_operation_type, /// inner product inner_product_operation_type, /// activation activation_operation_type, /// batch norm batch_norm_operation_type, /// slice slice_operation_type, /// concat concat_operation_type, /// reshape reshape_operation_type, /// sigmoid sigmoid_operation_type, /// softmax softmax_operation_type, /// permute permute_operation_type, /// unary unary_operation_type, /// binary binary_operation_type, /// upsample upsample_operation_type, /// prelu prelu_operation_type, /// memory data memory_data_operation_type, /// shuffle_channel shuffle_channel_operation_type, /// bnll bnll_activate_type, /// clip clip_activate_type, /// elu elu_activate_type, /// exp exp_activate_type, /// hard sigmoid hard_sigmoid_activate_type, /// hard swish hard_swish_activate_type, /// log log_activate_type, /// power power_activate_type, /// relu relu_activate_type, /// selu selu_activate_type, /// hard swish swish_activate_type, /// threshold threshold_activate_type,| 车牌识别 | 人脸识别 |
|---|---|
![]() | ![]() |
| 车牌检测: retian/yolo, INT16 | 人脸检测: retian/yolo, INT16 |
| 车牌矫正: 关键点检测 + 仿射变换 | 人脸矫正: 关键点+仿射变换 |
| 车牌识别: 车牌+颜色 支持INT16 | 人脸验证: CNN + VECTOR, mobilenet-face |
- 支持ESP32,性能优化
- 支持INT8
- 支持ESP32系列INT8优化
- 其它芯片优化
- 操作优化支持
- 后端模型优化支持
- Fork 本仓库
- 新建 Feat_xxx 分支
- 提交代码
- 新建 Pull Request


