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如何阅读一个前向推理框架?以NCNN为例。

CNN从15年的ResNet在ImageNet比赛中大放异彩,到今天各种层出不穷的网络结构被提出以解决生活中碰到的各种问题。然而,在CNN长期发展过程中,也伴随着很多的挑战,比如如何调整算法使得在特定场景或者说数据集上取得最好的精度,如何将学术界出色的算法落地到工业界,如何设计出在边缘端或者有限硬件条件下的定制化CNN等。前两天看到腾讯优图的文章:腾讯优图开源这三年 ,里面提到了NCNN背后的故事,十分感动和佩服,然后我也是白嫖了很多NCNN的算法实现以及一些调优技巧。所以为了让很多不太了解NCNN的人能更好的理解腾讯优图这个"从0到1"的深度学习框架,我将结合我自己擅长的东西来介绍我眼中的NCNN它是什么样的?

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