OpenVINO™ 面向产品集成的性能最佳实践和优化指南

引言英特尔 OpenVINO™ 工具套件分发版附带的英特尔深度学习推理引擎支持开发人员创建与部署深度学习模型,以及实现快速集成。部署流程包括 3 个主要步骤:转换、模型推理以及集成至产品。本指南的第一部分介绍了该流程的前两个步骤(请参见《面向转换和模型推理/执行的性能最佳实践和优化指南》)。转换深度学习推理模型以及使用示例验证模型推理后,便可以将模型集成至包含实际应用的产品中。本文探讨了部署流程中

openlab_4276841a 6月前
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英特尔® OpenVINO™ 工具套件|转换和模型推理优化指南

引言英特尔深度学习推理引擎是英特尔® 深度学习部署工具套件(英特尔® DL 部署工具套件)和 OpenVINO™ 工具套件的重要组成部分。该引擎通过提供独立于器件的统一 API,协助部署深度学习解决方案。本文档介绍了如何在网络部署流程的每个步骤优化性能。 部署流程推理引擎部署流程主要包含 3 个步骤*: 1. 转换 将经过训练的模型从特定框架(例如 Caffe 或 TensorFlow)转换成独立

openlab_4276841a 6月前
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升级后的OpenVINO :让边缘更智能,让AI更实用,让应用更强大

转自:英特尔物联网这年头,如果你的物联网和边缘计算中没有集成 AI ,都不好意思跟人打招呼。 Gartner预计:到2022年,将有80%的企业物联网项目把 AI 作为主要组成部分。有了 AI 加持的物联网,正在逐渐蔓延这个世界。其中,市场调研公司 Mordor Intelligence 判断:到 2026 年,基于边缘的机器学习将会推动 AI 物联网市场达到每年 27.3% 的复合增长率。 不过

openlab_4276841a 6月前
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使用 OpenVINO™ 运行 YOLOv5 推理

1.0 简介本文档介绍了一种将带 *.pt 扩展名的 YOLOv5 PyTorch* 权重文件转换为 ONNX* 权重文件,以及使用模型优化器将 ONNX 权重文件转换为 IR 文件的方法。该方法可帮助 OpenVINO™ 用户优化 YOLOv5,以便将其部署在实际应用中。 此外,本文档提供了一个关于如何运行 YOLOv5 推理的 Python 推理演示,以帮助加快 YOLOv5 的开发和部署速度

openlab_4276841a 6月前
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深度学习实用工具:OpenVINO开发套件

硬件再怎么厉害,也需要软件工具的加持,重复造轮子不是一个好主意。为了充分挖掘处理器的性能,各个厂家都发布了各种软件框架和工具,英特尔的OpenVINO就是其中之一。OpenVINO是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,支持各种英特尔平台的硬件加速器上进行深度学习,并且允许直接异构执行。本文摘选了英特尔物联网事业部开发者赋能部门应用工程师邱丹的一次演讲,便于读者直观了解

小o 7月前
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