在LabVIEW中调用OpenVINO™ 模型 | 开发者实战
1.1 什么是LabVIEW？ LabVIEW测试测量与自动化行业常用，图形化开发环境，其优点有： 1 图形化开发环境，学习容易入门快 2 自带机器视觉函数库，并提供OpenCV接口库，开发机器视觉与自动化应用程序速度快 使用LabVIEW调用OpenVINO IR模型，可以快速完成深度学习项目开发与交付。 LabVIEW详细介绍参考： https://www.ni.com/zhcn/shop/l
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2年前
一、Bert介绍 Bert是应用于NLP领域的语言模型技术，Transformer、 Encoder 、Decoder 是其核心技术。本博客的目的是教大家快速上手 bert。 1.1 Bert 能解决什么问题 1、结合上下文理解语义，其不分先后提取了语句中单个词的所有的指代关系，解决了单向信息流问题， 这是RNN\LSTM做不到的。 2、其优点是解决了堆叠多层LSTM带来的网络臃肿，计算慢的问题。
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2年前
干货｜PyTorch + OpenVINO™ 开发实战系列教程 第四篇
第4章 人脸与Landmark检测 前面一章主要介绍了图象分类的基本原理、常见模型、迁移学习的基本概念。结合这些基础概念介绍了Pytorch中预训练模型库的使用，以及如何基于自定义数据与迁移学习实现自定义图象分类模型训练与部署使用。 本章我们将更近一步，说明如何使用OpenVINO™ 工具套件中自带的模型库，实现人脸检测与landmark检测。然后通过我们我们自己收集与整理并标注一个人脸landm
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2年前
干货｜PyTorch + OpenVINO™ 开发实战系列教程 第三篇
第3章 图象分类 通过前面两章的学习，我们已经了解Pytorch框架跟OpenVINO™ 工具套件框架的用途，并且搭建好了开发环境，为本章学习做好了准备工作。本章介绍计算机视觉的基础任务之一图象分类的基本概念、深度学习对图象分类任务的推进与影响，常用的图象分类网络，基准数据集。Pytorch框架自带的图象分类预训练模型库中模型、使用预训练模型实现图象分类、如何导出模型为ONNX格式，使用OpenV
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2年前
干货｜PaddleNLP+ONNX+OpenVINO 实现微博情倾向分析
01 数据分析与加载 1.1 数据分析1. 数据分析与加载数据概览：7000 多条酒店评论数据，5000 多条正向评论，2000 多条负向评论 推荐实验：情感/观点/评论 倾向性分析 数据来源：携程网 原数据集：ChnSentiCorp_htl，由 谭松波 老师整理的一份数据集 加工处理：构造平衡数据，即正向评论与负向评论数量接近，各2000多条。 数据集详细信息： https://github.
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2年前
