作者：英特尔边缘计算创新大使 卢雨畋 本文演示了使用 OpenVINO 与 Chinese-Clip 进行中文图文相似性匹配任务：CLIP模型以自监督的方式在数亿或数十亿（图像，文本）对上进行训练，它从输入图像和文本中提取特征向量embedding，根据特征相似度匹配可完成图像分类和相似查找任务。CLIP模型的zero-shot分类效果就能达到在Imagenet上监督训练的ResNet分类效果，且
openlab_4276841a
4月前
作者：冯伟 1. 简介时间序列数据分析在工业，能源，医疗，交通，金融，零售等多个领域都有广泛应用。其中时间序列数据分类是分析时序数据的常见任务之一。 本文将通过一个具体的案例，介绍如何训练时序数据分类模型 InceptionTime以及如何通过OpenVINO部署深度学习模型，在英特尔开发套件上实时运行分类任务。 2. 英特尔开发套件英特尔开发者套件AIxBoard（爱克斯开发板）是专为支持入门级
openlab_4276841a
5月前
基于DL Streamer与YOLOv8模型实现多路视频流实时分析
作者：杨亦诚 作为众多AI应用场景的基座，基于流媒体的视觉分析一直是传统AI公司的核心能力之一。但想要搭建一套完整的视频分析系统其实并不容易，其中会涉及多个图像处理环节的开发工作，例如视频流拉取、图像编解码、AI模型前后处理、AI模型推理，以及视频流推送等常见任务模块。其中每一个模块都需要领域专家在指定的硬件平台进行开发和优化，并且如何高效地将他们组合起来也是一个问题。在这篇文章中，我们将探讨如何
openlab_4276841a
5月前
基于 OpenVINO Python API 部署 RT-DETR 模型
作者：颜国进 英特尔边缘计算创新大使 RT-DETR是在DETR模型基础上进行改进的，一种基于 DETR 架构的实时端到端检测器，它通过使用一系列新的技术和算法，实现了更高效的训练和推理，我们将将在Python、C++、C# 三个平台实现OpenVINO 部署RT-DETR模型实现深度学习推理加速， 在本文中，我们将首先介绍基于 OpenVINO Python API 部署 RT-DETR 模型。
openlab_4276841a
5月前
基于OpenVINO+LangChain+LLama2打造互联网自动查询的AI助手
作者：刘宜松 中国科学院高能物理研究所 硕士研究生 指导老师：庄建 英特尔边缘计算创新大使，中国科学院高能物理研究所 研究员 本文目的LLM大模型存在很多痛点，包括但不限于数据陈旧，无法和外部组件进行交互，本文旨在使用OpenVINO 2023，利用其新版本的特性加速Llama2模型。为Llama2定制化Prompt，并用LangChain实现可联网获得最新消息的辅助检索查询。在本文中，端到端教授
openlab_4276841a
5月前
