rknn-cpp-Multithreading

RK3588/RK3588S多线程NPU推理加速框架

RKNN YOLOv5 多线程 NPU RK3588 Github 开源项目

rknn-cpp-Multithreading项目提供了一个针对RK3588/RK3588S的多线程NPU推理加速框架。通过线程池异步操作rknn模型，显著提高了NPU使用率和推理速度。项目优化了YOLOv5s模型，采用ReLU激活函数，进一步提升了性能。提供了详细的使用说明和不同线程数下的性能测试结果，便于用户参考和应用。

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介绍相关项目

nn-Meter - 准确预测深度神经网络边缘设备推理延迟的系统

Githubnn-Meter延迟预测开源项目深度学习神经网络边缘计算

nn-Meter是一个用于预测深度神经网络模型在边缘设备上推理延迟的系统。其核心是将模型推理分解为内核级别进行预测。系统在26000个模型的数据集上评估了4个主流平台,在移动CPU、GPU和VPU上达到较高预测精度。无需部署即可预测延迟,可用于硬件感知的神经架构搜索,并支持构建自定义设备的延迟预测器。

yolov10x - 高效的实时端到端物体检测工具

GithubHuggingfacePyTorchYOLOv10对象检测开源项目模型深度学习计算机视觉

YOLOv10是一个高效的端到端物体检测开源项目，支持在COCO等数据集上进行准确的训练和验证。通过整合PyTorch模型资源，用户可简便地安装和应用。本项目支持从预训练模型进行迁移学习，适合多种计算机视觉应用需求，是追求速度与精度的理想选择。

channel-pruning - 通道剪枝技术加速深度神经网络

Channel PruningGithub开源项目模型压缩深度学习神经网络加速计算机视觉

Channel Pruning 项目开发了一种通道剪枝技术，用于加速深度神经网络。该技术显著提高了 VGG-16、ResNet-50 等模型的推理速度，同时保持了较高准确率。项目还包含针对 Faster R-CNN 的剪枝方法，为计算机视觉任务提供了高效解决方案。具体实现了 VGG-16 模型 4 倍和 5 倍的加速，ResNet-50 模型 2 倍加速，以及 Faster R-CNN 2 倍和 4 倍加速。这些优化后的模型在 ImageNet 分类和目标检测任务上仍保持了较高性能。项目提供了代码和预训练模型，方便研究者复现实验结果。

tiny-dnn - 轻量级C++14深度学习库，适用于嵌入式系统和物联网设备

C++14Githubtiny-dnn嵌入式系统开源项目深度学习物联网设备

tiny-dnn是一个为计算资源有限的嵌入式系统和物联网设备设计的C++14深度学习库。该库无需GPU，通过TBB线程和SSE/AVX向量化实现了高效性能，在13分钟内达到了98.8%的MNIST准确率。其便携的头文件形式使其易于集成，支持多种网络层类型、激活函数、损失函数和优化算法。tiny-dnn还能导入Caffe模型，适合学习和构建神经网络应用。

llama.cpp - C/C++ 实现的 LLaMA 模型推理，支持多种硬件和系统

C/C++Githubllama.cpp多模态模型开源项目模型推理热门量化优化

llama.cpp 提供了基于 C/C++ 的纯粹实现，支持包括 LLaMA 在内的多个模型的推理。专为多种硬件和操作系统优化，包括使用 ARM NEON、AVX 指令集和 Metal 框架的设备。此外，项目支持使用 NVIDIA GPU 的自定义 CUDA 核心，以及通过 HIP 支持 AMD GPU，为开发者在本地或云环境中实现高效、低延迟的大规模语言模型推理提供了强大的灵活性和可扩展性。

wonnx - 基于Rust的多平台GPU加速ONNX推理工具

GPU加速GithubONNXRustWonnx开源项目推理运行时

Wonnx是一个完全用Rust编写的ONNX推理工具，支持Vulkan、Metal和DX12等多个平台，并通过WebGPU在浏览器中运行。用户可以通过命令行工具、Rust库、Python包和JavaScript模块操作和测试ONNX模型。Wonnx支持丰富的操作符，并持续进行性能优化和功能扩展，致力于为开发者提供高效灵活的深度学习模型推理工具。

awesome-yolo-object-detection - YOLO目标检测开源项目与资源汇编

GithubYOLO实时检测开源项目机器学习目标检测视觉AI

提供YOLO目标检测的全面资源汇编。包含官方以及多个针对特殊任务或硬件的优化版本，涵盖YOLOv1至YOLOv7等系列。项目中还包括丰富的学习资源、应用示例及工具，为学者和开发者提供了解及使用YOLO技术的优质资料。

ComfyUI_stable_fast - 整合了stable-fast和TensorRT技术，旨在提高AI图像生成的速度和效率

AI绘图ComfyUIGithubTensorRTstable-fast开源项目性能优化

ComfyUI_stable_fast是一个实验性项目，整合了stable-fast和TensorRT技术，旨在提高AI图像生成的速度和效率。该项目支持SD1.5、SDXL和SSD-1B等主流模型，兼容Lora和ControlNet功能。通过性能优化和灵活配置，用户可根据硬件条件选择最佳运行方式，实现更快速的AI图像生成。

nanodet - 轻量级移动设备实时目标检测模型

GithubNanoDet-Plus实时检测开源项目移动设备轻量级模型高准确率

NanoDet-Plus 是一款超轻量级高精度的无锚目标检测模型，专为移动设备实时检测设计。其模型文件仅有980KB（INT8）或1.8MB（FP16），在ARM CPU上实现97fps检测速度，精度达34.3 mAP@0.5:0.95。NanoDet-Plus 训练友好，GPU内存占用低，支持ncnn、MNN、OpenVINO等多种后端，提供基于ncnn的安卓演示。此模型在COCO数据集上提升了7 mAP，支持多种分辨率和配置，满足不同场景需求。

mlx_parallm - 为Apple Silicon设备实现高效并行推理

Apple SiliconGithubMLX ParaLLM并行推理开源项目批处理KV缓存语言模型

MLX ParaLLM是一个为Apple Silicon设备开发的开源项目，利用MLX框架实现批处理KV缓存技术，从而提高并行推理效率。项目支持Meta-Llama、Phi-3和Gemma等多种模型，兼容量化和float16格式。通过batch_generate方法，MLX ParaLLM实现自动填充、提示模板格式化和多种采样策略，适用于大规模并行文本生成任务。

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