基于OpenVINO™ 2022.1 C++ API部署YOLOv7预训练模型
作者：杨亦诚 任务背景作为视觉应用中最常见的任务之一，目标检测一直是各类新模型刷榜的必争之地，其中就以YOLO系列的网络结构最为突出。YOLO的全称是you only look once，指只通过one-stage的方式需要“浏览一次”就可以识别出图中的物体的类别和位置。近期YOLO官方团队又放出新版本——YOLOv7，速度、精度都超越其他变体。本文将分享如何基于OpenVINO™ 2022.1工
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2年前
使用 OpenVINO™ 和 Kubernetes 部署 AI 推理产品
作者： Dariusz Trawinski 编译： 李翊玮简介模型服务器(Model Server)将AI模型从产品开发到生产方面发挥着至关重要的作用。模型通过网络节点提供，这些节点公开 API 以运行预测。这些微服务执行抽象推理，同时提供可扩展性和高效的资源利用率。在这篇博客中，您将可学习到如何使用 OpenVINO™ Operator for Kubernetes 里的主要功能。我们将演示如何
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2年前
如何从 OpenVINO™ 的主分支构建 Python Wheel 包
作者：Adrian Boguszewski 和 Raymond Lo什么是Wheel包？Python *.whl文件或者叫Wheel包，是一个 Python 生态系统组件，可简化包的安装。 它在包分发过程中提供更快的安装时间和更高的可靠性。 该格式包含只需要移动到要安装的目标系统上的正确位置的文件和元数据。 如果你使用 pip 安装 Python 包，它很可能是一个 wheel 包。 本文将教读者
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2年前
异构(XPU)计算 AI开发者的福音使用OpenVINO AUTO插件提高 AI 应用的性能和可移植性
作者：Shen, Wanglei 编译 李翊玮英特尔® OpenVINO™ 工具包中的新功能使您能轻松优化吞吐量或延迟，并帮助您“一次编写，随处部署”。人工智能的挑战之一是迎合各种能用于推理的各种计算设备。OpenVINO™工具包通过时序优化, 可充分利用各种处理器的优势如CPU，GPU或视觉处理单元（VPU）并整合最终加快AI应用程序的速度。它降低不同架构编写导致其复杂性的门槛，同时使开
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2年前
OpenCV初级认证课程一共分为二十八节课，每节课的学习时长为十分钟左右，课程内容从计算机视觉行业背景介绍出发，深入浅出地介绍了OpenCV的整体框架核心和OpenCV的基础应用实例。每门课程都提供了相应的动手实验演示与实验代码，可以让你理论与实践相结合进行更高效地学习。在每门课程的最后，都会设置5道选择题来检测当前课程小节的掌握程度，你需要认真看完视频并且选择正确的测试题答案。当你完成全部二十八
小o
2年前
