産業用ビジョンシナリオのためのMNN最適化ソリューション
リアルタイムの画像処理を必要とする工業品質管理などのシーンに：
- MNN-CVの使用OpenCVに代わる軽量画像処理ライブラリ
- フローラインの最適化前処理、推論、後処理の並列化
- ハードウェアアクセラレーション：デバイスのNEON命令セットとGPUコンピュート・ユニットを活用する。
- フレームレート制御動的分解能によるバランシング精度と速度の調整
主要技術の実現：
1.画像前処理コードの例：
MNN::CV::ImageProcess::Config config；
config.sourceFormat = MNN::CV::BGR；
auto pretreat = MNN::CV::ImageProcess::create(config)；
2.パフォーマンス・モニタリング指標
- シングルフレーム処理時間（5ms未満が望ましい）
- CPU/GPUの使用率
- ピークメモリ使用量
この答えは記事から得たものである。MNN：軽量で効率的なディープラーニング推論フレームワークについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 工業用画像検査シナリオにおけるMNNの画像処理性能を最適化するには？
