OpenVINO实时人脸表面3D点云提取

人脸3D点云提取网络介绍(facemesh) 2019年的时候有一篇在移动端实现3D点云实时提取的论文,被很多移动端AR应用作为底层算法实现人脸检测与人脸3D点云生成。该论文名称为《Real-time Facial Surface Geometry from Monocular Video on Mobile GPUs》,github有pytorch版本的实现地址如下: https://githu

小o 3月前
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OpenVINO部署模型时如何自定义任意尺寸的支持

基本原理OpenVINO在高版本中支持动态修改模型的输入尺度大小(一般是图像宽与高),这个功能是非常有用的,可以帮助我们在程序执行阶段动态修改CNNNetWork的大小,而无需再次转换IR模型文件。它的基本原理支持来自推理引擎的底层ngraph功能支持。最新的IR文件版本v10,它的加载流程与依赖结构如下: 其中读取到的模型可以方便在运行时动态获取与修改替换节点。这里我们通过CNNNetwork支

小o 3月前
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利用AWS SageMaker与英特尔®软硬件件技术加快AI推理速度

【导言】本文中,我们介绍了云边协同架构的优势、基于英特尔和 AWS 技术所开发的参考实现、以及更多帮助改善人类生活的用例。 作者:Vibhu Bithar,Chen Su,Devang Aggarwal 前言2020 年是转型之年。全球新冠疫情从根本上改变了人们彼此互动的方式。在疫情加剧之际,保持社交距离对于我们创造安全的环境变得至关重要。通过在边缘部署 AI 和计算机视觉,英特尔和 AWS 团队

小o 3月前
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AI开发神器来了!支持CPU加速优化!!

AI开发现状从过去AlphaGo在职业围棋中击败世界冠军,到现在大火的自动驾驶,人工智能(AI)在过去几年中取得了许多成就。其中人工智能的成功离不开三要素:数据、算法和算力。其中对于算力, 除了训练(train),AI实际需要运行在硬件上,也需要推理(inference),这些都需要强大算力的支撑。 AI训练硬件平台:GPU、CPU、TPU 常见的模型训练硬件平台主要有:GPU、CPU和TPU。C

openlab_4276841a 3月前
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从60分到85分——SD-WAN进阶教程

作者简介:张晨,IP与SDN技术爱好者,《云数据中心网络与SDN:技术架构与实现》作者。从2016年底开始,国内讨论SD-WAN的声音一直不绝于耳,相信经过这么长的时间,大家对“SD-WAN是什么”都有了一定的了解,但是对于“SD-WAN是怎么实现的”,估计大部分同学还是没有摸到任何的路数。写这篇文章,就把SD-WAN这层技术的面纱给揭开,争取帮大家从60分的“及格线”提高到85分的“准优秀线”。

小o 3月前
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