使用OpenVINO优化和部署DenseNet模型并在DevCloud上完成性能测试_下篇
2. 使用 Intel® DevCloud 不同边缘节点面向边缘的 Intel® DevCloud 是一项云服务，旨在帮助开发人员使用 Intel® OpenVINO™ 工具套件构建原型并试验计算机视觉应用，注册成功后，可以访问一系列的基于 Python 和 C++的 Iupyter* Notebook 教程和示例解决方案，并通过 web 浏览器直接执行。本文通过 Jupyter* Noteboo
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2年前
使用OpenVINO优化和部署DenseNet模型并在DevCloud上完成性能测试-上篇
概述 Intel® DevCloud for the Edge支持在英特尔的硬件平台上主动构建原型并试验面向计算机视觉的AI 工作负载。其硬件平台托管在云环境中，专门用于深度学习，用户可以全面访问这些硬件平台。用户可以使用Intel® OpenVINO™ 工具套件以及CPU、GPU和VPU和FPGA的组合来测试模型的性能。Intel® DevCloud使用Jupyter* Notebook直接在w
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2年前
Ubuntu20.04环境下使用OpenVINO部署BiSeNetV2模型
01 概述 语义分割（Semantic Segmentatio）是计算机视觉对现实世界理解的基础，大到自动驾驶，小到个人应用只要细心观察都可以发现语义分割的应用场所无处不在。其实语义分割相当于是图像分割+ 对分割区域的理解。 图一：图像分割[1] 图一可以看出图像分割就只负责分割出图像种不同的区域。 图二：语义像分割[1] 与图一的图像分割相比，图二的语义分割明显更进一步。不仅分割出了不同的“区域
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2年前
ESH +OpenVINO 订阅有奖活动｜即刻订阅英特尔@边缘软件中心，赢取神经计算棒2代！
边缘软件中心简介英特尔@边缘软件中心（Intel@ Edge Software Hub）由英特尔在2020年全球发布，旨在为开发者提供针对各类应用的一站式边缘计算软件资源。 英特尔团队充分整合自研的、开源的、及来自第三方合作伙伴的软件，包括OpenVINO，OpenNESS, Media SDK, Gstreamer, ACRN，EdgeX Foundry, Docker, K3S，SQ
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2年前
OpenVINO 2021r4.1 - 瞎搞YOLOV5 模型转换，INT8量化及C++推理实现
今年年初的时候曾经玩了一阵openvino yolov5量化，后来找到了这个github的大神教程完美解决https://github.com/Chen-MingChang/pytorch_YOLO_OpenVINO_demo 但是当时有几个问题不是很完美 这个大神在openvino 2021.2上手写代码扩充了accuracy checker的yolov5的支持，需要在ov2021.2上打pat
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2年前
