基于openvino的深度学习模型部署全流程（以语义分割、目标检测和实例分割为例） 文章目录基于openvino的深度学习模型部署全流程（以语义分割、目标检测和实例分割为例）前言一、初始化对象二、读取模型三、配置输入输出1.获得网络输入输出信息2.设置输入输出数据格式（两种方式）四、装载模型到执行硬件中五、创建推理请求六、准备输入数据七、开始推理八、获取输出结果进行后处理总结 前言本文只针对ope
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2024-07-09 05:36:37
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深入了解模型优化器1 说明2 实验目的3 任务内容4 实验原理4.1调整神经网络输入批次大小4.2 调整神经网络输入大小4.3剪辑模型网络4.4 调整输入的数据格式5 操作步骤6 实际操作 1 说明本实验所有代码均在ubuntu 18.04 + OpenVINO 2020R3.LTS installed 环境下验证通过，若需要代码移植，请务必检查环境配置是否与本实验环境相同。2 实验目的1、掌握
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2024-04-04 21:43:26
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简介OpenVINO™ 是用于优化和部署 AI 推理的开源工具包。提升计算机视觉、自动语音识别、自然语言处理和其他常见任务中的深度学习性能使用通过 TensorFlow、PyTorch 等流行框架训练的模型减少资源需求并在从边缘到云的一系列英特尔® 平台上高效部署 由于笔者在项目开发的需求是针对YOLOv5的OpenVINO推理加速，所以本文主要针对关于YOLOv5的模型转换和推理加速做具体介绍，
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2024-04-10 18:54:31
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推荐项目：Pytorch2TensorRT - 火速将PyTorch模型转换为高性能部署去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目简介Pytorch2TensorRT 是一个开源工具，它旨在帮助开发者方便地将基于PyTorch构建的深度学习模型高效地转化为NVIDIA TensorRT优化后的版本。TensorRT是一个高性能的推理库，尤其适用于GPU加速的深度学习应用。
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2024-10-18 09:21:17
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执行 OpenVINO Demos在 open_model_zoo 文件夹下，OpenVINO 给我们提供了许多 Demo ，今天我们就来学习怎么让这些 Demo 运行起来。1. 编译 build_demos_msvc.bat 文件打开 cmd ，进入以下目录：C:\IntelSWTools\openvino_2020.1.033\deployment_tools\inference_engine
本教程详细记录了在 ubuntu 上使用 openvino 进行推理的方法。
原创
2022-04-19 16:52:41
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# 使用 Python 和 OpenVINO 加速推理过程
近年来，人工智能和深度学习技术取得了飞速的发展，尤其在计算机视觉、自然语言处理等领域得到了广泛应用。然而，深度学习模型在推理阶段往往需要消耗大量计算资源，这使得实时应用成为了一大挑战。为了解决这个问题，英特尔推出了 OpenVINO（Open Visual Inference and Neural Network Optimizatio
一、准备安装环境： 1、带命令行的64位centos操作系统，推荐极简安装模式，先不要安装GNOME桌面，避免和后面的openvino环境冲突 2、cpu要求 我目前是在服务器的虚拟机里面安装 注意如果是proxmox虚拟机安装，需要将cpu类别选择为hos
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2024-10-13 23:17:25
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打开和关闭文件open函数用Python内置的open()函数打开一个文件，创建一个file对象，相关的方法才可以调用它进行读写。 file = open(file_name [, access_mode][, buffering]) 不同模式打开文件的列表： t: 文本模式(默认)
r: 以只读模式打开文件，指针将放在文件开头
r+: 打开一个文件用来读写，指针在开头
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2024-10-27 11:53:47
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本教程详细介绍了 openvino 性能测试的姿势。
原创
2022-04-19 17:05:24
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逻辑运算# 逻辑运算
v1 = 1 or 3
v2 = 1 and 3
v3 = 0 and 2 and 1
v4 = 0 and 2 or 1
v5 = 0 and 2 or 1 or 4
v6 = 0 or False and 1
print(v1) # 1
print(v2) # 3
print(v3) # 0
print(v4) # 1
pr
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2023-12-12 11:14:36
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一、初识文件操作 使用python来读写文件是非常简单的操作，我们使用open函数来打开一个文件，获取到文件句柄，然后通过文件句柄就可以进行各种各样的操作，同过打开方式的不同能够执行的操作也会有相应的差异。 打开文件的方式有：r，w, a, r+，w+, a+, rb, wb, ab, r+b, w+b, a+b 默认使用的r模式打开文件。二、只读操作（r,rb） 1 f =
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2024-02-04 12:18:06
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本⽂中，我想测评下tensorRT，看看它在不同⽅式下的加速效果。 ⽤Tensorrt加速有两种思路，⼀种是构建C++版本的代码，⽣成engine，然后⽤C++的TensorRT加速。另⼀种是⽤Python版本的加 速，Python加速有两种⽅式，⽹上基本上所有的⽅法都是⽤了C++⽣成的engine做后端，只⽤Python来做前端，这⾥我提供了另外⼀个 ⽤torchtrt加速的版本。 ⼀、安装Te
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2024-09-25 16:30:35
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本教程详细记录了在 ubuntu 上安装 openvino 的方法。
原创
2022-04-19 16:52:42
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预测推理性能很困难，需要进行直接测量实验，才能找到最佳执行参数。我们在此次大赛的硬件支持下和开发范围内进行了多次
原创
精选
2023-12-16 12:18:17
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前言上一篇《OpenCV--自学笔记》搭建好了yolov5的环境，作为目标检测在应用中，最重要的还是训练自己的数字集并推理，所以这一篇就专门来介绍使用yolov5训练自己的数据集，并且用OpenCV的DNN进行推理。实现效果实现yolov5训练自己数据并识别的核心是什么？A实现yolov5训练自己数据集，最核心的是怎么标注文件，像上图中我们就是做的数字华容道的识别，每个数字分类标注时，用到的第三方
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2024-05-11 14:39:52
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MTCNN详细解读原理介绍代码解读实际效果 原理介绍MTCNN，Multi-task convolutional neural network（多任务卷积神经网络），将人脸区域检测与人脸关键点检测放在了一起，它的主题框架类似于cascade。总体可分为P-Net、R-Net、和O-Net三层网络结构。它是2016年中国科学院深圳研究院提出的用于人脸检测任务的多任务神经网络模型，该模型主要采用了三
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2024-04-28 07:17:22
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MTCNN主要包含三个阶段：1） 利用一个浅层的CNN快速产生候选窗口2） 利用一个更复杂的CNN排除掉大量非人脸窗口3） 利用一个更强大的CNN进一步改善结果，并输出人脸关键点位置。整体框架测试阶段过程：首先图像经过金字塔，生成多个尺度的图像，然后输入PNet, PNet由于尺寸很小，所以可以很快的选出候选区域，但是准确率不高，然后采用NMS算法，合并候选框，然后根据候选框提取图像，作为RNet
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2024-04-05 13:06:57
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mtcnn算法实现基于ncnn版本原码讲解 附源码源码原理PnetRnetOnetLnet其他函数各网络的损失函数 源码https://github.com/wyrcode/mtcnn原理MTCNN由3个网络结构组成（P-Net,R-Net,O-Net）。Proposal Network (P-Net)：该网络结构主要获得了人脸区域的候选窗口和边界框的回归向量。并用该边界框做回归，对候选窗口进行
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2024-04-26 11:35:58
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MTCNN
原创
2021-08-02 13:47:38
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