ubuntu18.04测试ncnn推理yolov4
目录 一、依赖安装 二、下载并编译ncnn 三、测试yolov4 利用darknet2ncnn生成param和bin文件 先下载yolov4项目: 准备yolov4.cfg和yolov4.weights 生成pa
目录 一、依赖安装 二、下载并编译ncnn 三、测试yolov4 利用darknet2ncnn生成param和bin文件 先下载yolov4项目: 准备yolov4.cfg和yolov4.weights 生成pa
成功跑通写的总结 部署环境 1.ubuntu18 2.opencv4.5.1 3.树莓派4b 一、编译ncnn 1.ncnn环境配置 sudo apt-get install -y gfortran sudo apt-get instal
yolox_nano模型的参数量极小,并且有着一定的准确度而被使用到手机端的yolox部署: yolox_nano训练命令: python tools/train.py -f exps/example