作者：Yury Gorbachev；翻译：武卓，杨亦诚在过去的一年里，我们看到了生成式AI用例和模型的爆炸式增长。现在几乎每周都会针对不同的领域发布新的值得注意的生成式模型，这些模型在不断增加的数据集上训练，具有各种计算复杂性。使用像LoRA这样的方法，可以在非常适度的训练加速器上微调大模型，这解锁了对基础模型的更多修改。由于资源消耗，部署这些模型仍然是挑战，并且高度依赖于在云端部署模型。随着 O
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作者：上海大风技术有限公司 余力 1. 大风无人机简介大风无人机是上海大风技术有限公司自主研发的桥梁巡检无人机，旨在为客户提供： 一站式的无人机桥检解决方案，克服无GPS信号时的无人机定位精度问题 高分辨率且准确的桥梁与城市建模 目前大风无人机已为多位客户提供高分辨率模型，包括桥梁、建筑物、道路等，为无人机在工业细分领域的应用提供优质方案。 图1.大风无人机（上：飞行中的无人机；下：机载AI
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1年前
作者：汕头大学 罗毅成本文将以训练一个眼部追踪AI 小模型为背景，介绍从 Pytorch 自定义网络模型，到使用 OpenVINO™ NNCF 量化工具优化模型，并部署到AIxBoard™ 爱克斯板开发者套件的流程。本项目已开源：RedWhiteLuo/HeadEyeTrack (github.com)开发环境： Windows 11 + Pycharm。模型训练平台为 12700H，部署平台为
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1年前
自训练YOLOv5模型使用OpenVINO™优化并部署在AIxBoard™
指导教授：深圳技术大学 张阳（英特尔全球创新大使）作者：深圳技术大学 黎逸鹏（电子科学与技术2021级）1.1 简介本文章将在《自训练Pytorch模型使用OpenVINO优化并部署在AIxBoard™》文章的基础上进行扩展，将介绍如何使用OpenVINO Python API对YOLOv5模型进行优化以及部署，完成YOLOv5目标检测任务。本文Python程序的开发环境是Ubuntu20.04
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1年前
【2023 Intel有奖征文】在爱克斯板上使用openvino™加速YOLOV8目标检测模型
参考文章地址https://mp.weixin.qq.com/s/k0yZlORKFn7Z9ZLb1-DL4w参考文章原文作者：英特尔物联网行业创新大使 杨雪锋博士入手开发板8月25日收到了开发板简单介绍一下套件内容：1. 爱克斯开发板*12. PD电源适配器*13. Type-C数据线*14. 快速操作指南*1推荐应用软件：Ubuntu20.04 | Windows 10 / 11Inter D
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1年前
