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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下面是openvinocpu、集成显卡、神经棒的性能：         使用openvino的时候，你的模型一般都是.pt等等格式，可以先转为onnx格式，再基于ModelOptimizer转为IR格式(xml+bin)；另外，模型优化器还能优化网络结构(水平、垂直融合，添加、删除一个or多个层)   

我这里仅显示道路和车道线1mask=np.zeros((hh,ww,3),dtype=np.uint8)2mask[np.where(res>0)]=(0,255,0)#路面3mask[np.where(res>1)]=(255,0,0)#车道线 模型的下载还是老方法AccuracyThequalitymetricscalculatedon500imagesfrom"Might

打包准备1.安装pyinstallercondacreate-n opinstallpython=3.7-ycondaactivate opinstallpip installopenvinopipinstallpyinstaller2.将openvino文件夹复制到代码同级目录下D:\ProgramData\anaconda3\envs\openvino_install\Lib\site-packages\openvino拷贝至

  openppl-public(github.com) openppl-public/ppl.nn:Aprimitivelibraryforneuralnetwork(github.com)openppl-public/ppq:PPLQuantizationTool(PPQ)isapowerfulofflineneuralnetworkquantizationtool.(github.com) PPLQuantizationTool0.6.6

英特尔数字化开发套件AIxBoard是一款AI架构的人工智能嵌入式开发板，体积小巧功能强大，可以在时序数据预测、图像分类、目标检测分割和语音处理等应用中并行运行多个神经网络。作为一款面向专业创客、开发者的功能强大的小型计算机，借助开源人工智能工具套件OpenVINO，AIxBoard

低比特量化是深度学习中一个很有价值的方法，它将连续的浮点数数值映射到低比特表示的离散整数数值，可以显著减少深度学习模型的存储资源占用和计算量，使其更高效、更容易部署在资源受限的设备上。基于百度飞桨与英特尔在量化方面的深度合作，7月28日，百度飞桨与英特尔团队的资深工程师将