利用Openvino量化及测试YoloV3在英特尔11代酷睿（Tiger Lake）的AI推理性能
博客内容章节简介：软件环境和硬件设备的简要介绍使用openo自带的downloader进行模型的下载、转换和模块；模型转换： pb 模型转换至openvinosupport的xml和bin文件；模型：生成FP32的模型文件；使用openvino 创业工具POT进行模型FP32 型号 -> INT8 型号FP16 型号 -> INT8 型号测试成功模型在CPU、GPU以及CPU+GPU硬件条件下的推
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3年前
实例分割概念 图像实例分割是在对象检测的基础上进一步细化，分离对象的前景与背景，实现像素级别的对象分离。所以图像实例分割是基于对象检测的基础上进一步提升。图像实例分割在目标检测、人脸检测、表情识别、医学图像处理与疾病辅助诊断、视频监控与对象跟踪、零售场景的货架空缺识别等场景下均有应用。很多人会把图像语义分割跟实例分割搞混淆、其实图像的语义分割(Semantic Segmentation)与图像的实
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3年前
近日，英特尔、EXOR International、JMA Wireless和意大利电信（Telecom Italia）携手在意大利维罗纳（Verona, Italy）建立端到端智慧工厂，成为工业4.0数字化惠及各种规模制造商的一大案例。这家智慧工厂采用了广泛的英特尔产品，包括英特尔凌动®处理器、英特尔®至强®可扩展处理器、英特尔®FPGA、英特尔®Edge Controls for Indust
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3年前
利用AWS SageMaker与英特尔®软硬件技术加快AI推理速度的步骤
内容作者：Vibhu Bithar,Devang Aggarwal内容翻译：马小龙为了支持云开发人员从云端到边缘测的旅程，我们构建了多个开发工具以加速开发。我们将在本博文中介绍其中三个开发工具。您可以使用 AWS SageMaker 在 AWS 云中构建和训练模型，然后使用 OpenVINO™ 工具套件模型优化器优化这些模型。优化后，您将能够在英特尔® DevCloud 中，基于各类英特尔®硬件对
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3年前
零基础教你使用OpenVINO™工具套件部署YOLOv3模型
概述目标检测(Obiect Detection)近年来一直是深度学习视觉领域理论和应用的研究热点，目标检测即是在给定的图像中找到期望的物体，同时确定物体的标签和位置。YOLOv3(You Only Look Once,Version 3)是一种实时目标检测算法。 本文在YOLOv3算法的基础上，介绍了目标检测模型的训练和部署，具体步骤如下。 第一步，使用PaddleX可视化客户端训练模型，并同样使
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3年前
