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TNN:由腾讯优图实验室开源的高性能、轻量级神经网络推理框架,同时拥有跨平台、高性能、模型压缩、代码裁剪等众多突出优势。TNN框架在原有Rapidnet、ncnn框架的基础上进一步加强了移动端设备的支持以及性能优化,同时借鉴了业界主流开源框架高性能和良好拓展性的特性,拓展了对于后台X86, NV GPU的支持。手机端 TNN已经在手机QQ、微视、P图等众多应用中落地,服务端TNN作为腾讯云AI基础加速框架已为众多业务落地提供加速支持。欢迎大家参与协同共建,促进TNN推理框架进一步完善。
人脸检测(blazeface) | 人脸配准(腾讯优图) | 头发分割(腾讯光影) |
---|---|---|
模型链接: tflite tnn |
模型链接: tnn |
模型链接: tnn |
姿势估计(腾讯光流) | 姿势估计(blazepose) | 中文字符识别 |
---|---|---|
模型链接: tnn |
模型链接: tflite tnn |
模型链接: onnx tnn |
物体检测(yolov5s) | 物体检测(MobilenetV2-SSD) | 阅读理解 |
---|---|---|
模型链接: onnx tnn |
模型链接: tensorflow tnn |
模型链接: onnx tnn |
中文字符识别demo是chineseocr_lite的TNN实现,是一个超轻量级的中文ocr,支持倾斜、旋转和竖排文字识别。
各个平台对demo的支持情况如下表所示,单击✅标记,便可以跳转至对应demo的入口代码。
demo | ARM | OpenCL | Metal | Huawei NPU | Apple NPU | X86 | CUDA |
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人脸检测 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
物体检测 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
人脸配准 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
头发分割 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
姿势估计(腾讯光流) | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
姿势估计(blazepose) | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
中文字符识别 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ||
阅读理解 | ✅ | ✅ |
使用 TNN 非常简单,如果你有一个已经训练好的模型, 那么一般而言通过以下三个步骤就能完成模型在目标平台上的部署。
第一步是把训练好的模型转换成TNN的模型,为此我们提供了丰富的工具来帮助你完成这一步,无论你使用的是 TensorFlow、PyTorch、或者 Caffe,都可以轻松完成转换。 详细的手把手教程可以参见这里如何转换模型。
当你完成了模型的转换,第二步就是编译目标平台的 TNN 引擎了,你可以根据自己的目标平台的硬件支持情况,选择 CPU/ARM/OpenCL/Metal/NPU/X86/CUDA 等加速方案。 对于这些平台,TNN 都提供了一键编译的脚本,使用非常方便。详细步骤可以参考这里如何编译TNN。
最后一步就是使用编译好的 TNN 引擎进行推理,你可以在自己的应用程序中嵌入对 TNN 的调用,这方面我们提供了丰富而详实的 demo 来帮助你完成。
目前TNN具有的以下特性获得了广泛的好评。
计算优化
低精度优化
内存优化
主流模型实测性能:评测数据
TNN架构图:
通过 ONNX 支持 TensorFlow, PyTorch, MXNet, Caffe 等多种训练框架,充分利用和融入不断完善的 ONNX 开源生态。当前支持 ONNX 算子100+,覆盖主流CNN, NLP网络。
支持主流安卓、iOS、Embedded Linux 操作系统, Windows, Linux,支持 ARM CPU, x86, Mali GPU, Adreno GPU, NV GPU, 达芬奇NPU,RK NPU。
模块化设计,将模型解析、计算图构建、优化、底层硬件适配、高性能 kernel 实现各部分抽象隔离,通过 Factory Mode 注册、构建设备,方便接入更多的底层硬件、加速方案。
移动端动态库尺寸仅约 400KB,并提供基础图像变换操作,调用简单便捷。跨平台模型统一、调用接口统一,通过单个配置参数快速切换。
TNN参考和借鉴了下列项目:
欢迎大家参与,协同共建,打造业界最好的高性能推理框架。
技术交流 QQ 群: 704900079 答案:TNN
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