标题中的“onnx转ncnn工具，ui操作”指出，这是一个用于将ONNX模型转换为ncnn可执行格式的工具，并且提供了用户界面以便于操作。ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种开放标准，用于表示多种机器学习模型，而ncnn是腾讯优图团队开源的高性能神经网络前向计算框架，特别适合移动端的推理。 描述中提到的具体参考链接指向了CSDN的一个博客编辑器页面，这通常会包含关于如何使用这个工具的教程或者详细步骤。尽管链接没有给出具体内容，但可以推测该页面会涵盖如何安装、配置和运行这个转换工具，以及如何通过UI来交互操作。 标签“ncnn”、“onnx”和“工具”进一步确认了讨论的主题。ncnn是目标平台，onnx是源模型格式，而“工具”表明这是一个实用程序，帮助开发者在两者之间进行转换。 压缩包内的文件名列表显示了一些关键的库和可执行文件，这些都是工具运行所必需的： 1. `ONNXToNCNN解析.exe.config`：这是应用程序的配置文件，可能包含关于程序设置、依赖项和环境变量的信息。 2. `onnxruntime.dll`：这是微软的ONNX运行时库，用于加载和执行ONNX模型。 3. `Newtonsoft.Json.dll`：这是一个JSON序列化和反序列化的库，可能用于读取或写入模型相关的配置文件。 4. `Google.Protobuf.dll`：谷歌的Protocol Buffers库，用于数据序列化，可能在ONNX模型的内部通信中发挥作用。 5. `Microsoft.ML.OnnxRuntime.dll`：这是ONNX运行时的扩展，可能包含了与微软机器学习框架相关的功能。 6. `System.Memory.dll`、`System.Numerics.Vectors.dll`、`System.Buffers.dll`和`System.Runtime.CompilerServices.Unsafe.dll`：这些是.NET框架的一部分，提供内存管理、向量运算、缓冲区处理和不安全代码支持，对高性能计算至关重要。 7. `ONNXToNCNN解析.exe`：这是主要的可执行文件，包含了转换工具的主体逻辑，用户通过这个文件启动和使用工具。 综合这些信息，我们可以理解这个工具的工作流程可能是：用户通过UI导入一个ONNX模型；然后，工具使用`onnxruntime.dll`和`Microsoft.ML.OnnxRuntime.dll`来解析和验证模型；接着，借助`Newtonsoft.Json.dll`和`Google.Protobuf.dll`处理模型的结构信息；利用内部算法将模型转换为ncnn兼容的格式，并可能保存为ncnn特有的文件结构。用户可能需要了解ONNX模型的基本知识，以及ncnn的模型部署要求，以便正确地使用这个工具。

深度学习算法要在手机上落地，caffe依赖太多，手机上也没有cuda，需要个又快又小的前向网络实现，ncnn就诞生了，它目前支持以下平台：跨平台，主要支持 android，次要支持 ios / linux / windows。 input data and extract output #include #include #include net.h int main() { cv::Mat img = cv::imread(image.ppm, CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); int w = img.cols; int h = img.r

yolov5s model

nx上编译成功的ncnn,可以适配在虚拟机和ARM核心板上，进行基于ncnn的推理，build中包含了动态库，可以进行移植使用

OcrLiteAndroidNcnn Project下载 有整合好源码和依赖库的完整工程项目，文件比较大，可到Q群共享内下载，找以Project开头的压缩包文件 如果想自己折腾，则请继续阅读本说明 Demo APK下载 编译好的demo文件可以到Q群共享内下载 或者 介绍 Chineseocr Lite Android Ncnn Demo，超轻量级中文OCR Android Demo，支持ncnn推理 (DBNet+AngleNet+CRNN) 把onnx模型格式转为ncnn格式，并使用ncnn推理框架进行OCR识别。 代码和模型均源自chineseocr lite的onnx分支 详情请查看 采用ncnn神经网络前向计算框架 说明 封装为独立的Library。 Native层以C++编写。 demo app以Kotlin-JVM编写。 Android版与其它版本不同，包含了几个应用场景，

ncnn.zip资源包

ncnn-assets.zip

超轻量级中文ocr，支持竖排文字识别, 支持ncnn推理 , psenet(8.5M) + crnn(6.3M) + anglenet(1.5M) 总模型仅17M

ncnn的vulkan基础支持包

yolov7 mask ncnn c++ win10版，亲测成功。