LightNet

燈網

在純Pascal Lightnet中實施的是受Darknet和Yolov7 Github C庫啟發的人工智能神經網絡庫，此實現可以運行大多數DarkNet，包括Yolo模型，而無需外部庫。

• 目前在CPU上進行培訓和推理，但是我注意到推理的運行速度比優化的C CPU實施更快
• 可選地，使用-dOPENBLAS或-dMKL （例如，Lazarus -IDE中的自定義選項）將啟用“ Libopenblas”或“ Intel的Math Matherel bribrare”，這進一步針對CPU進行了優化，但是，在Lazarus上，沒有明顯改進。
• 在運行測試之前，請確保Yolov7.Warewights文件位於測試項目旁邊可執行文件旁邊。
• 其他.WARGE模型應起作用（檢查“ CFG”文件夾）
• 更多示例即將推出

工作待定

• OpenCL和CUDA實施
• 在其他平台上測試（MacOS，Linux）
• 在單板計算機（Nvidia Jetson，Raspberry Pi等）上進行測試。

為Lazarus和Delphi提供了測試

這個項目仍在早期，如果您希望看到更多的純Pascal運行模型，請考慮在這裡捐款