YOLO系列如何通过ncnn模型部署Android_yolov7 ncnn 安卓

ncnn 是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架。 ncnn 从设计之初深刻考虑手机端的部署和使用。 无第三方依赖，跨平台，手机端 cpu 的速度快于目前所有已知的开源框架。 基于 ncnn，开发者能够将深度学习算法轻松移植到手机端高效执行， 开发出人工智能 APP，将 AI 带到你的指尖。 ncnn 目前已在腾讯多款应用中使用，如：QQ，Qzone，微信，天天 P 图等。

NCNN功能概述

1. 支持卷积神经网络，支持多输入和多分支结构，可计算部分分支

2. 无任何第三方库依赖，不依赖 BLAS/NNPACK 等计算框架

3. 纯 C++ 实现，跨平台，支持 Android / iOS 等

4. ARM Neon 汇编级良心优化，计算速度极快

5. 精细的内存管理和数据结构设计，内存占用极低

6. 支持多核并行计算加速，ARM big.LITTLE CPU 调度优化

7. 支持基于全新低消耗的 Vulkan API GPU 加速

8. 可扩展的模型设计，支持 8bit 量化 和半精度浮点存储，可导入 caffe/pytorch/mxnet/onnx/darknet/keras/tensorflow(mlir) 模型

9. 支持直接内存零拷贝引用加载网络模型

10. 可注册自定义层实现并扩展