【NCNN解读】——examples部分_ncnn example 数据集

上一篇介绍了benchmark部分

本文针对NCNN项目https://github.com/Tencent/ncnn 其结构，做第二部分，即examples部分的详解，进入ncnn/examples目录，你会看到如下文件：

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首先 分析CMakeLists.txt内容：

 
find_package(OpenCV QUIET COMPONENTS core highgui imgproc imgcodecs)
if(NOT OpenCV_FOUND)
    find_package(OpenCV REQUIRED COMPONENTS core highgui imgproc)
endif()
 
include_directories(${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/../src)
include_directories(${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/../src)
 
set(NCNN_EXAMPLE_LINK_LIBRARIES ncnn ${OpenCV_LIBS})
if(NCNN_VULKAN)
    list(APPEND NCNN_EXAMPLE_LINK_LIBRARIES ${Vulkan_LIBRARY})
endif()
 
add_executable(squeezenet squeezenet.cpp)
target_link_libraries(squeezenet ${NCNN_EXAMPLE_LINK_LIBRARIES})
 
add_executable(fasterrcnn fasterrcnn.cpp)
target_link_libraries(fasterrcnn ${NCNN_EXAMPLE_LINK_LIBRARIES})
 
add_executable(rfcn rfcn.cpp)
target_link_libraries(rfcn ${NCNN_EXAMPLE_LINK_LIBRARIES})
 
add_executable(yolov2 yolov2.cpp)
target_link_libraries(yolov2 ${NCNN_EXAMPLE_LINK_LIBRARIES})
 
add_executable(yolov3 yolov3.cpp)
target_link_libraries(yolov3 ${NCNN_EXAMPLE_LINK_LIBRARIES})
 
add_executable(mobilenetv2ssdlite mobilenetv2ssdlite.cpp)
target_link_libraries(mobilenetv2ssdlite ${NCNN_EXAMPLE_LINK_LIBRARIES})
 
add_executable(mobilenetssd mobilenetssd.cpp)
target_link_libraries(mobilenetssd ${NCNN_EXAMPLE_LINK_LIBRARIES})
 
add_executable(squeezenetssd squeezenetssd.cpp)
target_link_libraries(squeezenetssd ${NCNN_EXAMPLE_LINK_LIBRARIES})
 
add_executable(shufflenetv2 shufflenetv2.cpp)
target_link_libraries(shufflenetv2 ${NCNN_EXAMPLE_LINK_LIBRARIES})

涉及一些cmake的语法，在此做个简单解析，

在使用CMake组织工程时，如果我们需要依赖某个库文件，需要完成以下步骤：

1.查找库文件（find_package命令）
2.判断是否找到库文件（XXX_FOUND标记），并包含头文件（include_directories命令）
3.链接库文件到目标（target_link_libraries命令）
 

该句查找并加载外来工程的设置：find_package(OpenCV QUIET COMPONENTS core highgui imgproc imgcodecs)

的函数原型是：

 find_package(<package> [version] [EXACT] [QUIET]
               [[REQUIRED|COMPONENTS] [components...]]
               [NO_POLICY_SCOPE])

其中OpenCV是外部依赖的包名，实例中省去了OpenCV的版本号，QUIET选项将会禁掉包没有被发现时的警告信息；REQUIRED选项表示如果报没有找到的话，cmake的过程会终止，并输出警告信息。在REQUIRED选项之后，或者如果没有指定REQUIRED选项但是指定了COMPONENTS选项，在它们的后面可以列出一些与包相关的部件清单（components list）。上面就列出了几个清单内容，如core，highgui,imgproc,imgcodecs组件；（可参考：find_package详解）

一般该命令会设置<package>_FOUND变量，用来指示要找的包是否被找到了。上面代码中：

if(NOT OpenCV_FOUND)
    find_package(OpenCV REQUIRED COMPONENTS core highgui imgproc)
endif()

如果没有找到OpenCV的core highgui imgproc imgcodecs,则寻找core highgui imgproc；

include_directories(${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/../src)
include_directories(${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/../src)

 即包含ncnn/src的内容；

${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}是cmake内置变量，指定了CMakeLists.txt所在目录，找到其中的opencv.h头文件；

${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}作用：当前正在处理的二进制目录路径。build目录完全路径，当前cmake正在处理。add_subdirectory()添加每个目录，这些目录会在build目录树中创建二进制目录，并且在处理时，设置该变量。对in-source而言，这是正在处理的当前源目录（当前处理的CMakeLists.txt所在路径），in-source编译与out-of-souce编译（编译输出文件和源文件不在同一目录）相对。

set(NCNN_EXAMPLE_LINK_LIBRARIES ncnn ${OpenCV_LIBS})

 语法： SET(VAR [VALUE] [CACHE TYPE DOCSTRING [FORCE]]) 
指令功能: 用来显式的定义变量；

源码中变量名为NCNN_EXAMPLE_LINK_LIBRARIES，为该变量赋予了ncnn库和opencv库；

add_executable(squeezenet squeezenet.cpp)
target_link_libraries(squeezenet ${NCNN_EXAMPLE_LINK_LIBRARIES})

使用给定的源文件squeezenet.cpp，为工程引入一个可执行文件squeezenet;为squeezenet添加依赖库；

其他几行代码雷同；

 

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 上图红框是squeezencnn相关的，bin是ncnn支持的模型文件格式，caffemodel是caffe训练得到的模型格式，param是ncnn支持的网络结构文件，prototxt是caffe支持的模型结构信息。synset_words.txt是label信息。这个是官方提供的分类用的demo以及相关模型，网络信息等。

之后会运行一个NCNN的squeezencnn的模型；

其他的cpp格式文件都是相应网络的demo程序，编译后会生成对应名的可执行文件。