ESH_OpenVINO_Installation_Guide

一、概述1. OpenVINO™ Toolkit OpenVINO™是英特尔基于自身现有的硬件平台开发的一种可以加快高性能计算机视觉和深度学习视觉应用开发速度的工具套件,支持在各种英特尔平台的硬件加速器上进行深度学习,且支持异构执行。 支持在Windows与Linux系统,Python/C++语言。官方链接:https://software.intel.com/content/www/us/en/

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在英特尔® 硬件上加快推理速度的几个步骤

前言 为了支持云开发人员从云端到边缘测的旅程,英特尔构建了多个开发工具加速开发流程。我们将在本博文中介绍其中三个开发工具。您可以使用 AWS SageMaker 在 AWS 云中构建和训练模型,然后使用 OpenVINO™ 工具套件模型优化器优化这些模型。优化后,您将能够在英特尔® DevCloud 中,基于各类英特尔®硬件对模型进行性能指标评测。最后,我们将介绍如何搭建基于英特尔® OpenVI

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OpenVINO + ResNet实现图像分类

本文我们将在前面文章的基础上,介绍OpenVINO中最重要的组件推理引擎(IE) SDK如何与应用开发集成,实现深度神经网络模型的部署,前面我们已经知道跟IE相关的对象是Core,这里我们首先介绍如何使用IE的Core实现与应用集成,给应用程序添加人工智能相关的功能。推理引擎(IE)应用开发流程与相关函数介绍 通过OpenVINO的推理引擎跟相关应用集成相关深度学习模型的应用基本流程如下:

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拨开深度学习部署迷雾,还看 OpenVINO™ 推理引擎

《沉默的真相》、《隐秘的角落》,这些热门的悬疑推理大戏,都来自爱奇艺的“迷雾剧场”。然而,很多人可能不知道:“迷雾”成功的背后,离不开另一种推理——人工智能深度学习。爱奇艺的 Jarvis 深度学习云平台,在业务层面服务于全流程智能视频服务,包括智能创作、智能生产、智能播放等等,在技术层面,它支撑智能视频服务在业务弹性扩展、资源统一调度和主流深度学习框架支持等方面的要求。在深度学习的具体使用过程中

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详解OpenVINO 模型库中的人脸检测模型

来源丨OpenCV学堂OpenVINO的模型库中有多个人脸检测模型,这些模型分别支持不同场景与不同分辨率的人脸检测,同时检测精度与速度也不同。下面以OpenVINO2020 R04版本为例来逐一解释模型库中的人脸检测,列表如下: 从列表中可以看出骨干特征网络主要是MobileNetv2与SqueezeNet两种支持实时特征网络,ResNet152是高精度的特征网络,检测头分别支持SSD、FCOS、

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