本帖最后由 情殇QAQ 于 2026-1-13 03:58 编辑
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qsncnn性能超强更新 开启OpenMP并行推理
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qsort & qsncnn 组件更新说明书
本文档包含 qsort (onnx高性能推理库) 与 qsncnn (NCNN/GPU 加速库) 的最新版本特性与更新日志。
qsort
版本更新日志
v1.5.3 (最新)
- qsOCR (关联 qsTrainer):
- 新增 相似度预测 功能。
- 支持 “单图对多图” 及 “多图对多图” 的匹配模式。
- PPOCR 优化:
- 底层代码逻辑优化,提升稳定性。
- 参数调整:预测时的
padding 默认值由 60 修改为 0(请注意对识别区域的影响)。
v1.5.2
- YOLO 新增接口:
- 新增
预测_BGR24 方法,支持直接处理原始自顶向下的 BGR24 图像数据,减少转换开销。
- 系统优化:
- 优化报错提示信息,定位问题更精准。
- 核心代码重构与性能优化。
✨ 核心功能列表 (v1.5.x)
1. YOLO 目标检测全系列
- 支持版本:YOLOX, YOLOv5, YOLOv8, YOLO11, YOLO12, YOLO13。
- 支持最新 YOLOv8 / YOLOv11 分类模型,输出详细的可信度结果。
2. 强大的 OCR 矩阵
- ddddocr:
- 支持通用字符识别。
- 支持 【自定义训练模型】(解决复杂验证码的关键)。
- 支持目标检测功能。
- PPOCR (百度飞桨 v4/v5):提供工业级的识别精度。
- qsOCR (自研):
- 配套 qsTrainer 训练工具。
- 支持 不定长度文本训练 (如字符验证码)。
- 注:验证码训练工具免环境,支持模块化预测。
3. AI 语义分类
- qsCLIP:零样本语义分类。无需重新训练模型,直接使用自然语言描述即可对图片进行分类。
⚡ qsncnn 全功能 GPU 预测库
版本更新日志
Update 26-01-03 (v2.0.2+)
- PPOCR 性能飞跃:推理性能经过深度优化,速度实现翻倍提升。
✨ 核心功能列表
1. 硬件加速
2. 模型支持
- YOLO 目标检测:覆盖 YOLOX / v5 / v8 / 11 / 12 / 13 全系列。
- ddddocr:支持通用识别、自定义模型及目标检测。
- PPOCR:支持百度飞桨 v4 / v5 高精度模型。
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