ncnn

移动端神经网络推理框架

ncnn 神经网络移动平台腾讯深度学习 Github 开源项目

ncnn 是一个专为移动端设计，无第三方依赖的开源神经网络推理框架。它支持跨平台功能，低内存占用及在手机CPU上的高速运算能力。利用 ncnn，开发者能够迅速在移动应用中部署深度学习模型，加入智能化功能。该框架已在众多应用程序中使用，如QQ和微信。同时，ncnn 支持 Vulkan API，优化了GPU加速功能，致使在移动设备上表现卓越。

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介绍相关项目

mcunet - 面向微控制器的深度学习框架

GithubMCUNetTinyEngine开源项目微控制器深度学习物联网设备

MCUNet是面向微控制器的系统-算法协同设计框架，包含TinyNAS和TinyEngine两大核心组件。该框架在严格内存限制下提升深度学习性能，相比现有方案推理速度提高1.5-3倍，内存占用降低2.7-4.8倍。MCUNet为IoT应用提供高效深度学习基础设施，推动边缘AI发展。

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。

CLIP-ImageSearch-NCNN - 利用CLIP快速进行手机相册中的自然语言图像搜索

CLIPGithubncnn图片搜索开源项目模型自然语言检索

CLIP-ImageSearch-NCNN项目在移动设备和x86平台上使用CLIP模型实现了自然语言图像检索功能。通过图像和文本特征提取，支持以图搜图、以字搜图等多种搜索方式，提供高效的图像搜索体验。项目包含适用于Android和x86平台的demo，利用ncnn进行部署，广泛适用于手机相册等图像搜索应用。

nntrainer - 设备端神经网络训练与个性化框架

GithubNNtrainer个性化嵌入式设备开源项目机器学习神经网络

NNtrainer是专为资源受限的嵌入式设备设计的开源神经网络训练框架。支持k-NN、神经网络和逻辑回归等多种机器学习算法，提供少样本学习、ResNet和VGG等任务示例。通过设备端微调实现模型个性化，高效利用有限资源。NNtrainer独特之处在于支持设备端完整训练流程，而非仅限于推理。这使得它在保护用户数据隐私的同时，能够实现个性化模型优化。框架已在Samsung Galaxy智能手机和Ubuntu PC上验证可用。

android-nn-driver - Arm NN驱动，Android神经网络API的开源实现

AndroidArm NNGithubNNAPI开源项目神经网络驱动程序

android-nn-driver是一个开源项目，为Android神经网络API提供Arm NN驱动实现。它支持基于HIDL的android.hardware.neuralnetworks@1.0到1.3版本HAL，适用于Android 11及更早版本。项目提供丰富的操作和配置支持，包括集成指南和FAQ文档。采用MIT许可证，支持社区贡献。值得注意的是，Android 12及以上版本已不再使用HIDL，转而采用AIDL。

nncase - 神经网络编译器优化AI加速器性能

AI加速器GithubK230nncase开源项目模型量化神经网络编译器

nncase是专为AI加速器设计的神经网络编译器,支持多输入输出和多分支结构。它采用静态内存分配,提供算子融合优化,支持浮点和uint8量化推理,以及基于校准数据集的后量化。nncase支持零拷贝加载平面模型,适用于K230、K510和K210等芯片。它提供丰富的操作符支持、使用指南和示例,以及完整的生态系统资源,有助于高效部署AI模型。

oneDNN - 优化深度学习应用的跨平台性能库，支持多种处理器架构

CPU优化GithubUXL Foundationdeep learningoneAPI specificationoneDNN开源项目

oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) 是一个开源的跨平台性能库，提供深度学习应用的核心模块。oneDNN 专为Intel架构处理器、Intel图形处理器和Arm 64位架构处理器进行优化，并实验性支持NVIDIA、AMD、OpenPOWER、IBMz 和 RISC-V 等架构的 GPU 和 CPU。深度学习应用及框架开发者可以利用oneDNN提升在多种硬件上的性能表现。

mace - 移动设备优化的深度学习推理框架

GithubMACEONNXTensorFlow开源项目深度学习推理框架移动端异构计算

MACE是一款专为Android、iOS、Linux和Windows设备设计的深度学习推理框架，优化了NEON、OpenCL、Hexagon等技术以提升性能。它支持多种模型格式，如TensorFlow、Caffe和ONNX，并提供高级API进行电源管理和UI响应优化。MACE设计注重内存使用、模型保护和平台覆盖，提供丰富的模型格式支持。

TIM-VX - 神经网络加速部署框架支持多种AI硬件

GithubNPU加速TIM-VX开源项目张量运算深度学习框架神经网络

TIM-VX是一个开源的神经网络部署框架，支持150多种算子和多种硬件平台。它具有简化的C++ API、动态图构建和形状推断功能，可作为多种深度学习框架的后端。TIM-VX简化了AI应用的开发和部署流程，适用于Android NN、TensorFlow Lite等多种环境。

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。

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