LightNet

灯网

在纯Pascal Lightnet中实施的是受Darknet和Yolov7 Github C库启发的人工智能神经网络库，此实现可以运行大多数DarkNet，包括Yolo模型，而无需外部库。

• 目前在CPU上进行培训和推理，但是我注意到推理的运行速度比优化的C CPU实施更快
• 可选地，使用-dOPENBLAS或-dMKL （例如，Lazarus -IDE中的自定义选项）将启用“ Libopenblas”或“ Intel的Math Matherel bribrare”，这进一步针对CPU进行了优化，但是，在Lazarus上，没有明显改进。
• 在运行测试之前，请确保Yolov7.Warewights文件位于测试项目旁边可执行文件旁边。
• 其他.WARGE模型应起作用（检查“ CFG”文件夹）
• 更多示例即将推出

工作待定

• OpenCL和CUDA实施
• 在其他平台上测试（MacOS，Linux）
• 在单板计算机（Nvidia Jetson，Raspberry Pi等）上进行测试。

为Lazarus和Delphi提供了测试

这个项目仍在早期，如果您希望看到更多的纯Pascal运行模型，请考虑在这里捐款