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随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）领域迎来了前所未有的变革，而大语言模型（LargeLanguageModel,LLM）作为这一变革的核心驱动力，正逐步成为连接人类语言与机器智能的桥梁。LLM通过海量文本数据的学习，掌握了丰富的语言知识、上下文理解能力以及生成高质量文本的能力，为智能教

OpenVino快速落地部署教程        Openvino是由Intel开发的专门用于优化和部署人工智能推理的半开源的工具包，主要用于对深度推理做优化。本教程适用于Yolov5-7.0，直接跑Yolov5为6FPS，使用OpenVino后为30FPS，未来将会出一系列其他模型（Paddle等）的OpenVino部署教程，测试平台——

以DenseNet为例进行AI算法部署集成AI越用越广，但落地使用的时候各种bug多多，这里提供一些离线集成的导引方便大家学习，后面也会尝试更新一些webapi的集成方式，请期待后续的博客简单性能表格下列表格为一些简单的部署数据搜集，通过部署器进行离线集成，可以看到可以大大降低资源

CppOpenVinoCMakePython版本导引PythonDenseNetOpenVino导出PythonDenseNetOpenVino推理PythonDenseNetOpenVino打包CMake工程示例测试性质的工程结构如下:Project:Network:存放网络推理相关DebugTools:打印网络结构DenseGradeWrapper:推理主结构Netwo

1.共同目标-深度学习模型部署优化   这三者都是用于优化和部署深度学习模型的工具和框架，目标是提高模型在服务端的推理性能。2.技术侧重点不同TensorRT侧重于针对NvidiaGPU硬件进行深度学习模型的优化与加速。OpenVINO则针对InterCPU和FPGA等硬件进行模拟优化。

​英特尔发行版OpenVINO™工具套件基于oneAPI而开发，可以加快高性能计算机视觉和深度学习视觉应用开发速度工具套件，适用于从边缘到云的各种英特尔平台上，帮助用户更快地将更准确的真实世界结果部署到生产系统中。YOLOv10是清华大学研究人员近期提出的一种实时目标检测方法，

2024年5月22日23:46:57建议电脑配置电脑配置：Intel(R)Core(TM)Ultra5125H1.20GHz32.0GB(31.6GB可用)系统：windows11注意：最好挂上外网，或者设置好访问github的dns，不然很可能失败1，安装Anacondahttps://www.anaconda.com/download/success下载：64-BitGraphical

 最近YOLO家族又添新成员：YOLOv10，YOLOv10提出了一种一致的双任务方法，用于无nms训练的YOLOs，它同时带来了具有竞争力的性能和较低的推理延迟。此外，还介绍了整体效率-精度驱动的模型设计策略,从效率和精度两个角度对YOLOs的各个组成部分进行了全面优化，大大降低了计算开销，增强了

 前言OpenVINO™C#API是一个OpenVINO™的.Netwrapper，应用最新的OpenVINO™库开发，通过OpenVINO™CAPI实现.Net对OpenVINO™Runtime调用，使用习惯与OpenVINO™C++API一致。OpenVINO™C#API由于是基于OpenVINO™开发，所支持的平台与OpenVINO™完全一

YOLO-World是一个融合了实时目标检测与增强现实（AR）技术的创新平台，旨在将现实世界与数字世界无缝对接。该平台以YOLO（YouOnlyLookOnce）算法为核心，实现了对视频中物体的快速准确识别，并通过AR技术将虚拟元素与真实场景相结合，为用户带来沉浸式的交互体验。在本文中，我们将结合OpenVINO

1.项目介绍  基于.NETFramework4.8开发的深度学习模型部署测试平台，提供了YOLO框架的主流系列模型，包括YOLOv8~v9，以及其系列下的Det、Seg、Pose、Obb、Cls等应用场景，同时支持图像与视频检测。模型部署引擎使用的是OpenVINO™、TensorRT、ONNXruntime以及OpenCVDNN，支持CP

命令:pyinstaller--onefile--collect-submodulesopenvino--collect-binariesopenvino--collect-dataopenvinoserver.pyserver.spec(自动生成)#-*-mode:python;coding:utf-8-*-fromPyInstaller.utils.hooksimportcollect_data_filesfromPyInstaller.util

作者:英特尔创新大使黄明明0.前言OpenVINO™工具套件基于OneAPI开发，可以加快高性能计算机视觉和深度学习应用开发速度的工具套件，适用于从边缘到云的各种英特尔计算平台上，帮助用户更快地将更准确的真实世界数据的AI推理结果部署到生产系统中。通过简化的开发工作流程，OpenV

面向对象/c++/Javahttps://blog.csdn.net/qq_46111316/article/details/127933972QT信号槽机制YOLOv5OpenVINO深度学习/人工智能基础TransformerResNet,Pandas,Adam优化算法，飞桨框架408专业课

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youonlylookonce，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

1.1OpenVINO™C#API英特尔发行版OpenVINO™工具套件基于oneAPI而开发，可以加快高性能计算机视觉和深度学习视觉应用开发速度工具套件，适用于从边缘到云的各种英特尔平台上，帮助用户更快地将更准确的真实世界结果部署到生产系统中。通过简化的开发工作流程，OpenVINO™可赋能开

在MacOS上使用OpenVINO™C#API部署Yolov5项目介绍YOLOv5是革命性的"单阶段"对象检测模型的第五次迭代，旨在实时提供高速、高精度的结果，是世界上最受欢迎的视觉人工智能模型，代表了Ultralytics对未来视觉人工智能方法的开源研究，融合了数千小时研发中

 RT-DETR是在DETR模型基础上进行改进的，一种基于DETR架构的实时端到端检测器，它通过使用一系列新的技术和算法，实现了更高效的训练和推理，在前文我们发表了《基于OpenVINO™PythonAPI部署RT-DETR模型|开发者实战》和《基于OpenVINO™C++API部署RT-DETR模型|开发

 RT-DETR是在DETR模型基础上进行改进的，一种基于DETR架构的实时端到端检测器，它通过使用一系列新的技术和算法，实现了更高效的训练和推理，在前文我们发表了《基于OpenVINO™PythonAPI部署RT-DETR模型|开发者实战》，在该文章中，我们基于OpenVINO™PythonAPI向大家展示

前言： 在之前的项目中，我们已经使用OpenVINOTMCSharpAPI部署PaddleOCR全系列模型，但随着PaddleOCRv4版本发布以及OpenVINOCSharpAPI版本迭代，上一版本的项目已经不再适用。因此在推出的最新项目中，已经完成了对PaddleOCRv4的匹配，并且采用了最新版本的OpenVINOTMCSha

intelNCS2计算棒是由openvino支持的，但是目前openvino只有2022.3.1版本支持NCS2了，之后的版本都不支持计算棒了。本文记录一下再NVIDIAJetsonNano上用openvino实现NCS2的调用。通过交叉编译openvinosamples，通过benchmarkapp实现模型推理。环境配置openvino归档文件，可以再

在AI的应用越来越广泛的今天，优化深度学习模型并进行推理部署已经成为了一门必要的技术。Intel开发的OpenVINO工具包（OpenVisualInferenceandNeuralnetworkOptimization）就是这样一款强大的工具。作为一个开源的工具包，OpenVINO为开发者提供了强大的深度学习模型优化和推理功能，

为.NET打开新大门：OpenVINO.NET开源项目全新发布在AI的应用越来越广泛的今天，优化深度学习模型并进行推理部署已经成为了一门必要的技术。Intel开发的OpenVINO工具包（OpenVisualInferenceandNeuralnetworkOptimization）就是这样一款强大的工具。作为一个开源的工具包，OpenVINO为

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