在前几期关于 OpenVINO POT 工具的示例中，Ethan 老师主要分享了如何利用命令行来运行 POT 量化任务。可能很多小伙伴们还不知道，POT 还支持基于 Python API 的代码调用模式哦。相比较传统命令行的模式，使用 API 接口的调用可以更便捷的实现一些自定义的方法，例如数据加载处理和精度评估等。 接下来我们就 Notebook 示例，一起来看下 POT 工具 API 模式的基
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3年前
本文转自【英特尔物联网】 从智能家居到智慧城市，数字经济成为引领中国发展前进的新引擎。究其背后的原因，是技术本身对经济产生的指数级带动效应，尤其是四大超级技术力量：无所不在的计算、无处不在的连接、从云到边缘的基础设施和人工智能，它们正在加速融入千行百业。 让我们一起来看看，科技是如何影响生活福祉，又是如何擘画你我的未来？ 薄雾弥漫的清晨，木板搭建的牛棚，昏暗灰黄的光线，潮湿又略带腥膻的气味，低矮的
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3年前
第四期的内容《基于OpenVINO的PaddleDetection加速》来自CSDN社区的“星空下的仰望者”。这位开发者引入了百度公司推出的PaddleDetection算法库及其现阶段面临的成本难题，由此介绍了Intel旗下的OpenVINO套件是如何帮助企业降低部署此类人工智能模型的支出，推动产业升级的。文章从基础的环境配置及安装开始讲解，包括PaddleDetection以及OpenVINO
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3年前
基于OpenVINO™ 2022.1 C++ API部署YOLOv7预训练模型
作者：杨亦诚 任务背景作为视觉应用中最常见的任务之一，目标检测一直是各类新模型刷榜的必争之地，其中就以YOLO系列的网络结构最为突出。YOLO的全称是you only look once，指只通过one-stage的方式需要“浏览一次”就可以识别出图中的物体的类别和位置。近期YOLO官方团队又放出新版本——YOLOv7，速度、精度都超越其他变体。本文将分享如何基于OpenVINO™ 2022.1工
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3年前
