概述文档图像的边缘校正是图像处理中的一项重要任务，尤其在文档数字化和自动化扫描过程中，确保文档图像的几何形状和内容准确性具有重要意义。传统的文档图像校正方法通常依赖于手动选择或简单的几何变换。然而，随着深度学习和计算机视觉技术的发展，语义分割与直线检测被广泛应

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Abstract解决：ncnnyolov11乱框，输出维度出错，无框问题Solution:ncnnyolov11hasrandomboxes,incorrectoutputdimensions,andnoboxes0x00:modelexport首先是模型转换问题最开始，我是用python的ultralytics导出为onnx格式文件(.onnx)，这个文件在python的pytorch和C++

python导出的onnx格式的yolo模型为yolov11.onnx文件。输出代码如下：fromultralyticsimportYOLOmodel=YOLO("yolo11n.pt")success=model.export(format="onnx")ncnn需要两个模型文件才能推理，.param和.bin文件。官方建议使用onnx2ncnn.exe导出，这个导出的onnx格式文件(yo

前言偶然发现nihui大佬的知乎文章在esp32c3用ncnn跑神经网络mnist-知乎该项目的项目地址：GitHub-nihui/ncnn_on_esp32于是我买了一块BeetleESP32C6，尝试复现该项目。该开发板小巧可爱，性能也是比较好的。本博客希望能够通过列举自己在复现过程中遇到的问题，帮助同

<template><div><div>3dRotate</div><!--中间--><divclass="center"><divclass="bigger"><divclass="animate">

参考ncnn第一个版本的代码。0整体流程demo：squeezenetncnn自带的一个经典demo：squeezenet的代码://网络加载ncnn::Netsqueezenet;squeezenet.load_param("squeezenet_v1.1.param");squeezenet.load_model("squeezenet_v1.1.bin");//数据预处理ncnn::Matin

配置YOLOv5依赖打开yolov5开源地址：https://github.com/ultralytics/yolov5可根据自身要求下载对应版本（无要求可跳过）： 下载：下载完成安装依赖包：如需使用显卡进行训练需按照显卡版本安装部分依赖包：这两个包注掉，然后根据显卡版本安装依赖在cmd获取显卡版本：nvidia-smi

operatorshttps://github.com/Tencent/ncnn/blob/master/docs/developer-guide/operators.mdAbsValArgMaxBatchNormBiasBinaryOpBNLLCastCELUClipConcatConvolutionConvolution1DConvolution3DConvolutionDepthWiseConvolutionDepthWise1DConvolutionDepth

 Tutorial-deployYOLOv5withncnnhttps://github.com/Tencent/ncnn/discussions/4541 ncnnmodel制作(yolov5s.pt->ncnn.paramandncnn.bin) 使用ncnn库编译后生成的工具https://github.com/Tencent/ncnn/wiki/use-ncnn-with-pytorch-or-onnxhttps://ncnn.readt

YOLOv8https://docs.ultralytics.com/IntroducingUltralyticsYOLOv8,thelatestversionoftheacclaimedreal-timeobjectdetectionandimagesegmentationmodel.YOLOv8isbuiltoncutting-edgeadvancementsindeeplearningandcomputervision,offering

在安卓上运行yolov8目标检测模型（ncnn）关于首次发表日期：2024-07-25本人不会Java和Android，如有错误，敬请指出主要是整理一下以下资料https://medium.com/@gary.tsai.advantest/top-tutorials-for-deploying-custom-yolov8-on-android-️-dd6746afc1e6https://github.com/FeiGeCh

1.相机颜色不正确cdhik_camera_drivervimsrc/mvs_ros_pkg/src/grab_trigger_new.cppnRet=MV_CC_GetImageForRGB(handle,pData,nBufSize,&stImageInfo,1000);启动相机：sourcedevel/setup.bashroslaunchmvs_ros_pkgmvs_camera_trigger.launch2.LET-NETVINS-

在编译ncnn前，需要编译好protobuf。这篇文章将记录protobuf的编译方法。什么是protobufProtocolBuffers是一种轻量级、高效的数据交换格式，它可以用于结构化数据的序列化，适用于通信协议、数据存储等领域。优点：高效性：ProtocolBuffers生成的数据序列化后体积小，速度快。跨语

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ncnn::Extractor中有三个成员函数：voidset_blob_vkallocator(VkAllocator*allocator);voidset_workspace_vkallocator(VkAllocator*allocator);voidset_staging_vkallocator(VkAllocator*allocator);blob_vkallocator是一个用于blob数据的分配器，它可以为一些长期存储

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