在英特尔® 硬件上加快推理速度的几个步骤

前言 为了支持云开发人员从云端到边缘测的旅程,英特尔构建了多个开发工具加速开发流程。我们将在本博文中介绍其中三个开发工具。您可以使用 AWS SageMaker 在 AWS 云中构建和训练模型,然后使用 OpenVINO™ 工具套件模型优化器优化这些模型。优化后,您将能够在英特尔® DevCloud 中,基于各类英特尔®硬件对模型进行性能指标评测。最后,我们将介绍如何搭建基于英特尔® OpenVI

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OpenVINO + ResNet实现图像分类

本文我们将在前面文章的基础上,介绍OpenVINO中最重要的组件推理引擎(IE) SDK如何与应用开发集成,实现深度神经网络模型的部署,前面我们已经知道跟IE相关的对象是Core,这里我们首先介绍如何使用IE的Core实现与应用集成,给应用程序添加人工智能相关的功能。推理引擎(IE)应用开发流程与相关函数介绍 通过OpenVINO的推理引擎跟相关应用集成相关深度学习模型的应用基本流程如下:

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拨开深度学习部署迷雾,还看 OpenVINO™ 推理引擎

《沉默的真相》、《隐秘的角落》,这些热门的悬疑推理大戏,都来自爱奇艺的“迷雾剧场”。然而,很多人可能不知道:“迷雾”成功的背后,离不开另一种推理——人工智能深度学习。爱奇艺的 Jarvis 深度学习云平台,在业务层面服务于全流程智能视频服务,包括智能创作、智能生产、智能播放等等,在技术层面,它支撑智能视频服务在业务弹性扩展、资源统一调度和主流深度学习框架支持等方面的要求。在深度学习的具体使用过程中

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详解OpenVINO 模型库中的人脸检测模型

来源丨OpenCV学堂OpenVINO的模型库中有多个人脸检测模型,这些模型分别支持不同场景与不同分辨率的人脸检测,同时检测精度与速度也不同。下面以OpenVINO2020 R04版本为例来逐一解释模型库中的人脸检测,列表如下: 从列表中可以看出骨干特征网络主要是MobileNetv2与SqueezeNet两种支持实时特征网络,ResNet152是高精度的特征网络,检测头分别支持SSD、FCOS、

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在 OpenVINO™ 精度检查器工具中添加 DIoU-NMS 指标,以获取 YOLO v4 的正确 mAP

1.0 简介Yolov4 模型于 2020 年中期推出,它的问世对深度学习目标检测领域产生了深远影响。为取得成功,Yolov4 集成了许多一流的技术,其中包括改进的非极大值抑制 (NMS) 算法,该算法使用距离交并比 (DIoU) 而非交并比 (IoU)。DIoU 总结了边界框回归中的两个几何因素(即重叠区域和中心点距离),从而加快了收敛速度并提升了性能。 在本白皮书中,DIoU-NMS 函数将被

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