- 2024-10-30OpenVINO(get_output_tensor())
目录1.函数概述2.函数签名3.常见用法3.1示例代码4.详细说明5.注意事项在OpenVINO中,get_output_tensor()函数用于从推理请求(InferenceRequest)中获取模型的输出张量。在执行推理后,通过get_output_tensor()可以直接访问模型的输出数据,以便进一步处理或分析。1.函数概述
- 2024-10-30OpenVINO(set_input_tensor())
目录1.函数概述2.函数定义3.常见用法4.注意事项5.其他方法对比在OpenVINO中,set_input_tensor()函数用于将输入数据(即图像或其他类型的数据张量)传递给模型的输入端口。在使用OpenVINO进行推理时,需要将数据以正确的格式加载到模型的输入中,这样模型才能对数据进行处理。set_i
- 2024-10-30OpenVINO(ov::Tensor)
目录1.ov::Tensor的基本特性2.ov::Tensor的创建3.ov::Tensor的常用方法4.ov::Tensor的应用场景5.示例:使用ov::Tensor进行推理6.总结在OpenVINO中,ov::Tensor是一个关键的数据结构,用于表示张量(tensor)数据。它封装了内存中的多维数据,并支持多种数据类型和维度。ov::Tensor通
- 2024-10-30OpenVINO(compiled_model.input())
目录1.函数概述2.使用场景3.返回的对象属性4.示例代码5.多输入情况6.常见用途7.注意事项compiled_model.input()是OpenVINOAPI中的一个方法,用于获取编译后的模型输入节点的信息。1.函数概述compiled_model.input()返回的是一个对象或列表,包含编译后模型的输
- 2024-10-24[C++]在windows基于C++编程署yolov11-pose的openvino姿态估计模型cmake项目部署演示源码
【算法介绍】在Windows系统上,基于C++编程部署YOLOv11-Pose的OpenVINO姿态估计模型,可以通过CMake项目来实现。以下是简要介绍:首先,需要准备开发环境,包括安装OpenVINOToolkit、CMake、OpenCV和C++编译器(如GCC或MSVC)。OpenVINO是英特尔开发的一款用于优化和部署深度学习模型的工具套件
- 2024-10-24[C++]在windows基于C++编程署yolov11-cls的openvino图像分类模型cmake项目部署演示源码
【算法介绍】在Windows系统上,基于C++编程部署YOLOv11-CLS的OpenVINO图像分类模型,可以通过CMake项目来实现。以下是简要介绍:首先,需要准备开发环境,包括安装OpenVINOToolkit、CMake、OpenCV和C++编译器(如GCC或MSVC)。OpenVINO是英特尔开发的一款用于优化和部署深度学习模型的工具套件,
- 2024-10-21使用 Optimum-Intel 和 OpenVINO GenAI 优化和部署模型
在端侧部署Transformer模型需要仔细考虑性能和兼容性。Python虽然功能强大,但对于部署来说有时并不算理想,特别是在由C++主导的环境中。这篇博客将指导您如何使用Optimum-Intel和OpenVINO™GenAI来优化和部署HuggingFaceTransformers模型,确保在最小依赖性的情况下进行
- 2024-10-13openvino 大模型qwen2.5推理案例
参看:https://github.com/openvinotoolkit/openvino.genai/releases/tag/2024.4.0.0https://github.com/TommyZihao/openvino_tonypi/blob/main/OpenVINO-0911/AIPC%E4%BB%A3%E7%A0%81/%E3%80%90B1%E3%80%91%E4%B8%89%E8%A1%8C%E4%BB%A3%E7%A0%81%E5%BC%80%E5%90%AF%E5%A4%
- 2024-09-10现代科技智能问答助手
一.部署背景为了确保现代科技智能问答助手的性能和可靠性,我们选择在阿里云的英特尔至强可扩展处理器的G8i云环境实例上进行部署。G8i实例提供高性能计算能力,适用于需要大量计算资源和高并发处理能力的应用场景。二.部署目标-确保问答助手的高响应速度和处理能力。-提供稳定的服
- 2024-09-02【Intel Hackathon大赛】基于OpenVINO™ Model Optimizer + ChatGLM-6B + P-Tuning的AI新闻小助手
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
- 2024-08-27OpenVino快速落地部署教程
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——
- 2024-08-10以DenseNet为例进行AI算法部署集成
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
- 2024-08-06Cpp DenseNet OpenVino CMake工程
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
- 2024-07-13模型部署 - TensorRT、OpenVINO 和 triton 之间的关系
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。
- 2024-07-05【OpenVINO™】YOLOv10在CPU上也能实现50+FPS推理—使用OpenVINO C++部署YOLOv10
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,
- 2024-06-07windows11搭建 stable-diffusion-webui
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
- 2024-05-27【OpenVINO™】在C#中使用 OpenVINO™ 部署 YOLOv10 模型实现目标
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
- 2024-05-08【OpenVINO™】基于 C# 和 OpenVINO™ 部署 Blazeface 模型实现人脸检测
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
- 2024-05-07【OpenVINO™】使用OpenVINO™ C# API 部署 YOLO-World实现实时开放词汇对象检测
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
- 2024-05-04【YoloDeployCsharp】基于.NET Framework的YOLO深度学习模型部署测试平台
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
- 2024-04-25Pyinstaller打包 openvino,但未带上 openvino的依赖,找不到CPU,GPU
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
- 2024-03-26英特尔开发套件“哪吒”快速部署YoloV8 on Java
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
- 2024-03-24【面试】总结
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
- 2024-02-21基于OpenVINO 2022.1 C++ API部署YOLOv7预训练模型
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
- 2024-02-062月2日总结
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