2020年度开源新锐项目，MNN等你Pick！

本文主要是介绍2020年度开源新锐项目，MNN等你Pick！，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

各位小哥哥小姐姐你们好：

MNN 参与了由 InfoQ 发起组织的2020年度十大开源新锐项目榜单评选活动。经过项目初筛，该项目已获得入选提名机会，下轮的冲榜，需要大家帮忙投票啦！

应该投票的选项在这☝

现在橙子来给大家画个重点~~~

投票入口（或扫描下方二维码）：

https://www.infoq.cn/talk/sQ7eKfv1KW1A0kUafBgv

投票编号：27号 MNN

投票截止时间： 11月13日晚11点

投票即可获得定制淘公仔！！！

（重要的事说三遍）

还有：橙子将从投票的同学中抽取10位幸运用户，送出大礼包：双肩包+公仔+保温杯

（抽取形式：投票截图发送淘大橙，我们会在活动结束后朋友圈同步中奖同学名单，以保证活动的公正性）

淘大橙微信

投票入口

其实看到这大家就可以先扫码进行投票了！！！

——————————————————

————————————

下面再来简单介绍一下MNN为什么能“出道”

▐ 技术领先性：

MNN经历3年阿里双11洗礼，支持70+个AI应用场景、30+APP、10+小程序中，既包含手机淘宝、闲鱼、淘宝直播这样的国民级产品，也有天猫精灵、菜鸟自提柜这样的IoT应用。仅手淘 App 每天运行次数3亿次+，覆盖手淘300+款高、中、低端设备；

MNN在移动端CPU、GPU的推理性能上，位于推理引擎行业前列；在异构后端算子支持的完备度上，更是遥遥领先其他的推理引擎。数据见此文：[如何客观评价推理引擎 - 知乎](https://zhuanlan.zhihu.com/p/151666822)

MNN独特的架构设计理念，已经获得学术界的认可，在MLSys2020上发表（https://mlsys.org/Conferences/2020/ScheduleMultitrack?event=1415）

▐ 场景痛点解决能力

MNN主要服务于深度学习模型落地部署，尤其是移动端的场景。其痛点主要来自于：移动端设备的算力往往不足服务端，如何在内存、算力等资源受限的情况下，极致发挥性能，让深度学习模型参与的交互场景达到实时。

在手机淘宝的电商场景中，MNN极致的推理性能以及极简的包大小，让重点业务模型（如人脸检测）推理速度数倍优于业界基线TFlite，交互FPS在低端手机上稳定在30FPS以上。

▐ 产品功能完整性

1. 训练 MNN通过引入表达式机制，支持用户构建模型进行训练，达到“推训一体”的效果。（[使用MNN表达式API进行训练 · 语雀](https://www.yuque.com/mnn/cn/kgd9hd)）目前，MNN在移动端的训练机制已经在手机淘宝中得到充分验证，可以根据每个用户隐私的训练数据，定制化全局推荐模型，明显提升个性化推荐的效果。

2. MNN支持Tensorflow、TFLite、ONNX、Caffe格式的模型。在异构设备的支持完备度上在业界领先：https://zhuanlan.zhihu.com/p/151666822