【GiantPandaCV导语】本文为大家介绍了一个caffe部署yolov5 模型的教程，并开源了全部代码。 部署简介如果说目标检测落地最广的是哪个算法，yolo系列肯定有一席之地，本文为大家介绍yolov5s 4.0模型如何转换为caffe模型并推理，据我所知，华为海思NNIE只支持caffe模型的转换，所以 yolov5模型要想在海思芯片上部署，转换为caffe模型是有必要的（在我的1070显卡上，yolov5s 4.0 的模型inference做到了11ms一帧！）? 输出平均推理时间，以及保存预测图片到当前目录下，至此，部署完成！ 华为海思NNIE部署拙见如果有小伙伴，想把caffe模型部署到海思芯片，建议把yolov5的focus层替换为conv层（stride为2），upsample层替换为deconv层，如下图所示修改：?
部署简介如果说目标检测落地最广的是哪个算法，yolo系列肯定有一席之地，本文为大家介绍yolov5s 4.0模型如何转换为caffe模型并推理，据我所知，华为海思NNIE只支持caffe模型的转换，所以 yolov5模型要想在海思芯片上部署，转换为caffe模型是有必要的（在我的1070显卡上，yolov5s 4.0 的模型inference做到了11ms一帧！）? 相关的安装包我已经放到百度云盘，可以从如下链接下载: https:pan.baidu.coms17bjiU4H5O36psGrHlFdM7A 密码: br7hcuda和cudnn的安装可以参考我的TensorRT量化部署 输出平均推理时间，以及保存预测图片到当前目录下，至此，部署完成！ 华为海思NNIE部署拙见如果有小伙伴，想把caffe模型部署到海思芯片，建议把yolov5的focus层替换为conv层（stride为2），upsample层替换为deconv层，如下图所示修改：?
❝【GiantPandaCV导语】大家好，今天为大家介绍一下如何部署一个人脸106关键点模型到MsnhNet上，涉及到Caffe和Pytorch，MsnhNet模型转换，融合BN简化网络和如何编写MsnhNet 最近尝试部署一个开源的人脸106点Caffe模型(https:github.comdog-qiuqiuMobileNet-Yolotreemasteryoloface50k-landmark106)到MsnhNet 中，所以这篇文章就记录了我是如何将这个Caffe模型转换到MsnhNet并进行部署的。 总结至此，我们完成了yoloface50k-landmark106在MsnhNet上的模型转换和部署测试，如果对本框架感兴趣可以尝试部署自己的一个模型试试看，如果转换工具有问题请在github提出issue 点击阅读原文可以快速关注MsnhNet，这是我们业余开发的一个轻量级推理框架，如果对模型部署和算法优化感兴趣的读者可以看看，我们也会在GiantPandaCV公众号分享我们的框架开发和算子优化相关的经历
(1) Python前后端与小程序部署，完成一个深度学习开源框架在小程序的完整部署过程，将其最终展示为线上服务，就是有三AI小程序平台了(最近网站安全证书到期不能访问，过几天就可以了)。 所有的前后端代码都提供，大家可以自己部署和展示，当你掏出自己做的项目给别人展示的时候，相信会更有说服力。? (3) Caffe源代码解读，修改与模型部署(C++接口)，需要掌握Caffe的设计思想，核心代码解读，学会Caffe代码的自定义与修改，学会使用C++接口进行模型部署。你说Caffe过时了？ 除了Caffe还有哪个深度学习框架能让你学习C++？手机上能用Python部署模型吗？Caffe从来不会更新一下版本原来代码就不能用了，几乎没有各种蛋疼的版本依赖问题，其他框架有几个能做到？ Caffe训练模型可能一行代码都不需要写信不信？Caffe面试是考还是不考呢？ ?(4) 不同开源框架的模型转换与可视化，掌握常见开源框架的模型互转，简单的可视化分析技巧。 再看深度学习部分：?
但是粉丝们也知道我们公众号讲了许多Caffe的内容，包括我们的季划中的一些简单任务也会包含caffe实现，那为什么一个已经不维护了的框架，我们还要支持甚至鼓励学习呢？ Caffe是稳定而优秀的深度学习开源框架众多，Caffe的基础代码都是C++，Caffe在做计算机视觉任务中的图像分类，分割，检测等任务时，有非常成熟的网络层，也很容易拓展。 但是真正在工作岗位做算法工作并不会停留在训练模型，还需要在移动端做部署，写SDK，自定义算子，这些都需要优秀的C++编程能力，甚至是CUDA编程能力。 纵观这么多的开源项目，在深度学习领域里，Caffe无疑是非常优秀的，最适合拿来学习C++，可以从以下几个方向来做。(1) 阅读学习Caffe的源代码和设计模式。 把C++类的设计，各种数据结构和标准库熟悉并且用起来，把CUDA代码也写一写，这些都是以后去公司从事模型部署和优化框架工作所必须准备好的技能。 ?(3) 学会用Caffe部署和分析模型。
哪怕随着几年后Tensorflow，MxNet，以及近两年Pytorch的崛起，在移动端部署，各家公司在很长一段时间内都是将Caffe的核心代码移植到手机上。 2 Caffe安装真的很难吗很多同学害怕Caffe，首先是因为害怕它的环境配置。诚然，Caffe需要自己编译，但是这个编译真的难吗？ 3 Caffe其实是最简单的很多人觉得Caffe好难啊，其实我想说，Caffe有可能是最简单的了。它的使用流程如下：? fixeddisplay: 100max_iter: 10000snapshot: 2000snapshot_prefix: .snapsconv3_finetunesolver_mode: GPU(4) 训练，跟大部分框架一样 这些都是以后去公司从事模型部署和优化框架工作所必须准备好的技能。?(3) 学会用Caffe部署和分析模型。学会用Caffe去分析每一个网络层的计算量和计算时间，找到性能瓶颈。
模型能够快速的部署在各种硬件机器上，从高性能的计算机到移动设备，再到更小的更轻量的智能终端。 Pytorch的劣势在于模型部署，由于对其部署难度早有耳闻，我没尝试过部署Pytorch的模型，一般是在Pytorch快速的试验新的模型，确认好的效果再去找“现成的”的TensorFlow模型做简单的优化 它沿袭了大量的 Caffe 设计，可解决多年来在 Caffe 的使用和部署中发现的瓶颈问题。Caffe2的设计追求轻量级，在保有扩展性和高性能的同时，Caffe2 也强调了便携性。 Caffe2 从一开始就以性能、扩展、移动端部署作为主要设计目标。 ，而其 Python 和 C++ API 使用户可以轻松地在 Linux、Windows、iOS、Android ，甚至 Raspberry Pi 和 NVIDIA Tegra 上进行原型设计、训练和部署
本文对Caffe、CNTK、TensorFlow、Theano和Torch等深度学习工具从网络、模型能力、接口、部署、性能、架构、生态系统、跨平台等方面做了比较。 用户可以在一个相对丰富的高层环境中做实验并在需要本地代码或低延迟的环境中部署模型。Theano支持Python接口。 3.模型部署CaffeCaffe是基于C++的，因此可以在多种设备上编译，具有跨平台性，在部署方面是最佳选择。CNTKCNTK与Caffe一样也是基于C++并且跨平台的，大部分情况下部署非常简单。 TensorFlow的用户能够将训练好的模型部署到多种设备上，不需要实现单独的模型解码器或者加载PythonLuaJIT解释器。 虽然对大的模型其Python开销并不大，但它的限制摆在那，唯一的亮点就是它跨平台，模型能够部署到Windows环境上。
该更新版本从数据标注、模型搭建、训练与推断还有最后的模型部署方面完整地支持深度学习开发流程。 其实 GPU Coder 对产品部署是十分有用的，因为 CUDA 代码对需要考虑很多限制的嵌入式系统十分重要，例如 CUDA 代码能高效地控制嵌入式系统的功耗。」下图展示了内部基准测试的结果：? 模型部署在 MATLAB 部署模型其实也很简单，MATLAB 很早就支持生成独立于其开发环境的其它语言，比如利用 MATLAB Coder 可以将 MATLAB 代码转换为 C 或 C++代码。 而该最新版提供了新的工具 GPU Coder，我们能利用它将生成的 CUDA 代码部署到 GPU 中并进行实时处理，这一点对于应用场景是极其重要的。? 结语从数据源、模型构建、训练与推断到最终产品的部署，R2017B 补齐了整个开发链条。
TensorFlow Serving：可以保持相同的服务器架构和 API，使得部署新算法和实验变得简单。 这也就意味着你可以在各种服务器和移动设备上部署你的训练模型，而无需执行单独的模型解码器或者加载 Python 解释器。 Caffe 的快速使其完美应用于实验研究和商业部署。Caffe 可在英伟达单个 K40 GPU 上每天处理 6000 万张图像。 Caffe 2 与 Caffe 的区别是什么？Caffe2 更注重模块化，在移动端、大规模部署上表现卓越。如同 TensorFlow，Caffe2 使用 C++ Eigen 库，支持 ARM 架构。 构建块（操作）的细粒度使用户不需要使用低层次的语言（如 Caffe）就能创建新的复杂的层类型。CNTK 也像 Caffe 一样基于 C++ 架构，支持跨平台的 CPUGPU 部署。
△ 图左为Caffe2作者贾扬清今天凌晨召开的F8大会上，Facebook正式发布Caffe2~ 随着人工智能的发展，在训练深度神经网络和大规模人工智能模型以及部署各机器的计算量时，通常要在大量数据中心或超级计算机的支持下完成 能够从不同信息中，如图像、视频、文本和语音等，不断处理、创建和改进网络模型，部署在大规模计算平台上高速运行，这是个不小的难题。同时，在移动设备上部署这些模型，使其快速有效地运行，也是一项艰巨的任务。 - 也可以在iOS系统、Android系统和树莓派（Raspberry Pi）上训练和部署模型。- 只需要运行几行代码即可调用Caffe2中预先训练好的Model Zoo模型。 Caffe和Caffe2的总体差异如下图所示：?官方提供了从Caffe迁移到Caffe2的教程，据说这个迁移非常简单。Caffe2和PyTorch有何不同？这是另外一个疑问。 Caffe2长于移动和大规模部署。
Caffe2 相比 Caffe 更新了什么Caffe2 官方博客表示：长期以来，提起 AI 模型的训练和部署，人们通常都会联想到大数据中心或超级计算机。 因此在移动设备上部署 AI 模型，使其能够快速准确地处理相关分析任务，一直是一项有待解决的难题。 它是在此前流行的开源框架 Caffe 基础上的重构和升级，一方面集成了诸多新出现的算法和模型，另一方面在保证运算性能和可扩展性的基础上重点加强了框架在轻量级硬件平台的部署能力。 按照官方介绍，Caffe2 除了支持现在已经成为标配的云端 GPU 加速之外，还可以部署在包括 iOS，Android，英伟达 Tegra X1 和树莓派（Raspberry Pi）等在内的各种移动平台上 在 Caffe 平台的另一项核心竞争力：Model Zoo 社区方面，Caffe2 也提供了完整的支持。
今天就通过一个实例：使用飞桨X2Paddle将Caffe框架训练的OpenPose 手部关键点检测模型的迁移至PaddlePaddle框架上，并实现推理部署，介绍一下如何使用模型转换工具来解决深度学习模型跨框架迁移的问题 因为本次只介绍推理部署，所以主要关注于转换生成的推理模型。 模型部署 PaddlePaddle推理模型部署一般使用Paddle Inference高性能推理引擎进行部署，下面就通过代码讲解一下如何Paddle Inference的使用方法，需要如下十个步骤。 这样一个完整的模型部署流程就走完了，可以看出逻辑还是比较清晰的，对于大部分的模型来说模型推理的代码都是相似的，不同的点一般在于输入数据的预处理还有输出结果的后处理上，所以在部署模型是应该将关注点多放在这两部分 ，完成了这两部分也就意味着模型的部署基本完成了。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来自 SIGAI 授权转载如果说深度学习模型性能的不断提升得益于英伟达GPU的不断发展，那么模型的边缘部署可能就需要借助英特尔的边缘计算来解决。 本人与大家分享一下英特尔的边缘计算方案，并实战部署yolo v3-tiny模型。 设备而生，OpenVINO则是Intel的产业布局中的重要一环，支持Intel CPU、NCS、NCS2、Movidius VPU、Intel GPU、FPGA等，借助于IR中间过程文件，可以在上述硬件上部署模型或者在跨两个处理器上部署异构模型 下图表示了基于OpenVINO的深度学习部署流程，下面我们一步步来实现基于OpenVINO+NCS设备的yolo v3-tiny演示程序。? 图8：左图caffe下测试结果，右图NCS2测试结果yolo v3-tiny性能测试既然转换模型成功，部署也成功了，当然需要评测一下速度和精度了。废话不多说，直接看下文。
如果说深度学习模型性能的不断提升得益于英伟达GPU的不断发展，那么模型的边缘部署可能就需要借助英特尔的边缘计算来解决。 本人与大家分享一下英特尔的边缘计算方案，并实战部署yolo v3-tiny模型。 设备而生，OpenVINO则是Intel的产业布局中的重要一环，支持Intel CPU、NCS、NCS2、Movidius VPU、Intel GPU、FPGA等，借助于IR中间过程文件，可以在上述硬件上部署模型或者在跨两个处理器上部署异构模型 下图表示了基于OpenVINO的深度学习部署流程，下面我们一步步来实现基于OpenVINO+NCS设备的yolo v3-tiny演示程序。? 图8： 左图caffe下测试结果，右图NCS2测试结果yolo v3-tiny性能测试既然转换模型成功，部署也成功了，当然需要评测一下速度和精度了。废话不多说，直接看下文。
前言这篇文章是记录笔者最近想尝试将自己开发的分割工程模型利用NCNN部署所做的一些工作，经过一些尝试和努力算是找到了一种相对简单的方法。 因此这篇文章将笔者的工作分享出来，希望对使用Keras训练模型但苦于无法部署到移动端，或者使用Keras模型通过ONNX转到其它推理框架时碰到各种OP支持无法解决的读者带来些许帮助。2. 转换路线我的转换路线为：Keras->Caffe->NCNN首先Caffe->NCNN是NCNN默认支持的，所以不需要我做任何工作，所以我的工作主要就是Keras->Caffe。 然后我们来看一下Keras的HDF5模型的内存排布方式以及Caffe模型的内存排布方式。2.1 Caffe模型内存排布方式Caffe使用Blob结构在CNN网络中存储、传递数据。 4.3 Caffe模型升级如果是旧版Caffe模型，需要在Caffe环境中转换为新版Caffe模型，调用如下命令： ~caffebuildtoolsupgrade_net_proto_text unet.prototxt
如果你想用ONNX作为模型转换和部署的工具，可以耐心看下去。 今天要讲到的ONNX模型部署碰到的问题大多来自于一些关于ONNX模型部署的文章以及自己使用ONNX进行模型部署过程中的一些经历，有一定的实践意义。0x1. ONNX or Caffe？这个问题其实源于之前做模型转换和基于TensorRT部署一些模型时候的思考。 我们还是以Pytorch为例，要把Pytorch模型通过TensorRT部署到GPU上，一般就是Pytorch->Caffe->TensorRT以及Pytorch->ONNX->TensorRT（当然Pytorch 无论是哪种方式都是比较麻烦的，所以Caffe的缺点就是灵活度太差。其实基于Caffe进行部署的方式仍然在工业界发力，ONNX是趋势，但是ONNX现在还没有完全取代Caffe。
CODING 持续部署用以管理软件在经过构建之后的发布和部署交付过程，基于 Spinnaker 的 CloudDriver 机制，可以无缝对接多种运维运行时管理工具……
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