YOLOv5模型部署TensorRT之 FP32、FP16、INT8推理
原创 gloomyfish 文章来源：OpenCV学堂 引言YOLOv5最新版本的6.x已经支持直接导出engine文件并部署到TensorRT上了。FP32推理TensorRT演示可能很多人不知道YOLOv5新版本6.x中已经支持一键导出Tensor支持engine文件，而且只需要一条命令行就可以完成：演示如下：python export.py --weights yolov5s.pt --in
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1年前
原创 杨亦诚 文章转自：OpenVINO中文社区 1 项目说明在该项目中，主要向大家介绍如何基于基于 OpenVINO C++ 接口来实现对指针型表计读数。在电力能源厂区需要定期监测表计读数，以保证设备正常运行及厂区安全。但厂区分布分散，人工巡检耗时长，无法实时监测表计，且部分工作环境危险导致人工巡检无法触达。针对上述问题，希望通过摄像头拍照->智能读数的方式高效地完成此任务。 为实现智能读数
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1年前
引言OpenVINO2022.1版本发布之后，对之前旧版本的功能做明确的划分，其中仍然通过exe方式安装程序的是runtime推理包，支持ONNX、IR、PADDLE等模型读取与推理。但是模型优化转换、模型库下载功能等其他功能被分在一个叫Dev Tool的部分。该部分可以通过pip方式直接安装，然后通过命令行直接直线，完成模型的转换，下载等操作，跟之前版本易用性有较大提升！做个对比如下： Dev
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1年前
在蝰蛇峡谷上实现YOLOv5模型的OpenVINO异步推理程序
作者：战鹏州 英特尔物联网行业创新大使 本文将介绍通过异步推理实现方式，进一步提升AI推理程序的性能。在阅读本文前，请读者先参考《基于OpenVINO™2022.2和蝰蛇峡谷优化并部署 YOLOv5模型》，完成OpenVINO开发环境的创建并获得yolov5s.xml模型，然后阅读范例程序yolov5_ov2022_sync_dGPU.py，了解了OpenVINOTM的同步推理程序实现方式。 1
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1年前
基于OpenVINO 2022.2和蝰蛇峡谷优化并部署YOLOv5模型
文章作者: 英特尔物联网行业创新大使 杨雪锋 博士 中国矿业大学机电工程学院副教授； 发表学术论文30余篇，获国家专利授权20多件（其中发明专利8件） 1.1OpenVINOTM 2022.2简介openvino-dev(OpenVINO开发工具) 2022.2版于2022年9月21日正式发布，根据官宣《支持英特尔独立显卡的OpenVINO™ 2022.2新版本来啦》，OpenVINO™ 2022
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1年前
