Thundernet ncnn

the C++ version of thundernet with ncnn

模型均来自thundernet_mmdetection

在ncnn编译对应环境库替换include和lib

检测结果

欢迎各位开发者移植到移动端，并测试贡献耗时

本耗时测试为macos 单线程

MobileNetV2-YOLOv3 (来自ncnn bencnmark)

input shape	mAP	cost(ms)
352*352	0.715	67.79

thundernet_shufflenetv2_15_voc

input shape	mAP	cost(ms)
320*320	0.712	57.57
352*352	0.722	64.33
384*384	0.734	73.63
416*416	0.738	89.28
448*448	0.744	97.97
480*480	0.747	110.04

thundernet_shufflenetv2_15_voc_fpn

input shape	mAP	cost(ms)
320*320	0.73	67.71

thundernet_shufflenetv2_15_v2_voc （使用了coco预训练模型）

input shape	mAP	cost(ms)
320*320	0.749	64.51
480*480	0.778	137.49

thundernet_shufflenetv2_15_v2_coco

input shape	AP(0.5:0.95)	cost(ms)
320*320	0.22	72.68

mkdir build
cd build 
cmake ..
make 
./thundernet_voc ../imgs/person.jpg
./thundernet_fpn_voc ../imgs/person.jpg
./thundernet_coco ../imgs/person.jpg

检测结果展示