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
示例应用程序为满足您的特定市场需求而设计，展示如何优化、调整和加速英特尔® 架构的解决方案。 精选应用程序Tiny Yolo V3 对象检测将 Darknet 上预训练的 Tiny YOLO* V3 模型转换为 TensorFlow*。然后运行加速推理进行对象检测。机器人手术分割转换 PyTorch* 模型，以使用英特尔® 发行版 OpenVINO™ 工具套件加速内窥镜手术视频中的推理。性能对比使
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2年前
在前几期关于 OpenVINO POT 工具的示例中，Ethan 老师主要分享了如何利用命令行来运行 POT 量化任务。可能很多小伙伴们还不知道，POT 还支持基于 Python API 的代码调用模式哦。相比较传统命令行的模式，使用 API 接口的调用可以更便捷的实现一些自定义的方法，例如数据加载处理和精度评估等。 接下来我们就 Notebook 示例，一起来看下 POT 工具 API 模式的基
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2年前
本文转自【英特尔物联网】 从智能家居到智慧城市，数字经济成为引领中国发展前进的新引擎。究其背后的原因，是技术本身对经济产生的指数级带动效应，尤其是四大超级技术力量：无所不在的计算、无处不在的连接、从云到边缘的基础设施和人工智能，它们正在加速融入千行百业。 让我们一起来看看，科技是如何影响生活福祉，又是如何擘画你我的未来？ 薄雾弥漫的清晨，木板搭建的牛棚，昏暗灰黄的光线，潮湿又略带腥膻的气味，低矮的
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2年前
