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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2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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2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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2年前
作者：武卓，英特尔AI软件布道师 前言金秋已至。伴着凉爽的秋风一起到来的，还有OpenVINO™工具套件刚刚推出的最新版本OpenVINO™2022.2。除了能支持英特尔今年新推出的一系列独立显卡进行AI模型的推理加速及部署外，2022.2的新版本中还有哪些亮眼的新特性呢？让我们一起来看看吧。 · 更广泛的模型和硬件支持 – 新增包括英特尔独立显卡等的硬件支持，并减少动态输入时的内存消耗、提升NL
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2年前
通过 OpenVINO™ Model Server和 TensorFlow Serving简化部署
作者： Milosz Zeglarski 翻译： 李翊玮介绍在这篇博客中，您将学习如何使用OpenVINO Model Server中的gRPC API对JPEG图像执行推理。Model server****>在顺利地将模型从开发环境引入生产方面发挥着重要作用。它们通过网络终结点提供模型，并公开用于与之交互的 API。提供模型后，需要一组函数才能从我们的应用程序调用 API。OpenVINO™ M
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2年前
