Synet 开源项目使用教程

1. 项目介绍

Synet 是一个用于在 CPU 上推断神经网络的小型框架。它使用其他深度神经网络框架预先训练的模型。Synet 的主要优势包括：

• 高性能：Synet 在单线程 CPU 性能上优于大多数其他深度神经网络框架。
• 依赖少：Synet 仅依赖于 Cpl 和 Simd 库。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

确保你已经安装了 Git 和 CMake。

2.2 克隆项目

git clone -b master --recurse-submodules -v https://github.com/ermig1979/Synet.git
cd Synet

2.3 构建项目

运行以下脚本以构建测试应用程序：

./build.sh

构建完成后，测试应用程序将位于 build 目录中。

2.4 运行测试

你可以使用以下脚本运行测试：

./test.sh

3. 应用案例和最佳实践

3.1 OpenVINO 模型转换

使用 test_inference_engine 应用程序将 OpenVINO 模型转换为 Synet 模型：

./build/test_inference_engine -m=convert -fm=ie_model.xml -fw=ie_weights.bin -sm=synet_model.xml -sw=synet_weights.bin

3.2 ONNX 模型转换

使用 test_onnx 应用程序将 ONNX 模型转换为 Synet 模型：

./build/test_onnx -m=convert -fw=onnx_model.onnx -sm=synet_model.xml -sw=synet_weights.bin

3.3 精度测试

使用 test_precision 应用程序进行独立精度测试：

./prec.sh

4. 典型生态项目

4.1 OpenVINO

OpenVINO 是英特尔开发的一个工具包，用于优化和部署深度学习模型。Synet 可以与 OpenVINO 结合使用，提供高性能的模型推断。

4.2 ONNX

ONNX 是一个开放的深度学习模型格式，Synet 支持将 ONNX 模型转换为 Synet 模型，以便在 CPU 上进行高效推断。

4.3 Simd Library

Simd Library 是一个用于图像处理和机器学习的 SIMD 加速库，Synet 依赖于 Simd Library 来提升性能。

通过以上步骤，你可以快速上手 Synet 项目，并将其应用于各种深度学习模型的推断任务中。