使用OpenVINO™优化和部署DenseNet模型并在DevCloud上完成性能测试

概述 Intel® DevCloud for the Edge支持在英特尔的硬件平台上主动构建原型并试验面向计算机视觉的AI 工作负载。其硬件平台托管在云环境中,专门用于深度学习,用户可以全面访问这些硬件平台。用户可以使用Intel® OpenVINO™工具套件以及CPU、GPU和VPU和FPGA的组合来测试模型的性能。Intel® DevCloud使用Jupyter* Notebook直接在we

openlab_25991cf5 29天前
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Intel® DevCloud - 开放的容器化部署平台

概况介绍 Intel® DevCloud平台为每个注册用户提供独立的沙箱运行环境,并构建了完整的软件栈,开发者登录后不需要对环境做任何配置,不用担心软件之间的兼容问题,即可使用浏览器随时随地访问Intel® DevCloud上的算力资源、官方提供的丰富教程和参考实例。 “开箱即用”的用户体验,想开发者所想! Intel® DevCloud容器化应用部署平台已经上线,开发者可以在丰富的边缘节点上运行

openlab_25991cf5 29天前
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OpenVINO +YOLOX最新版本推理演示

本文转载自OpenCV学堂 YOLOX模型ONNX格式说明 我记得大概是在去年七月份的时候我写过一篇文章是介绍YOLOX+OpenVINO推理的,下载YOLOX的ONNX格式模型(github上可以下载) https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX/tree/main/demo/ONNXRuntime https://github.com/Megvi

openlab_25991cf5 29天前
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OpenVINO™ 发布三年半来最大升级!全新版本已开放下载

本文转载自“英特尔物联网”微信公众号。 冬奥落幕,竞技魅力仍霸屏, 14年过去,我们不再向世界解释“我是谁”! 每次回想,Nono仍感到心潮澎湃 感慨之余,相信细心的小伙伴已经发现, 在欣赏这场精彩绝伦的冰雪盛会之际, OpenVINO 也推出了全新版本, 进一步赋能开发者一起向未来, 这也是OpenVINO最近三年半以来的最大升级! 是虚张声势还是全新升级? 这就让小Nono带大家来看看, 新版

openlab_25991cf5 29天前
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Windows下训练PyTorch版YOLOv5并用OpenVINO™ 部署 | 开发者实战

概述 图像分类(Image Classification),是根据各自在图像信息中所反映的不同特征,把不同类别的目标区分开来的图像处理方法。它利用计算机对图像进行定量分析,把图像或图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的某一种,以代替人的视觉判读。而在分类任务中比较经典的网络结构有VGGNet,ResNet,以及后面出现的MobileNet与ShuffleNet等,而在本文中主要使用到的是Re

openlab_4276841a 1月前
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