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
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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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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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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上面这篇文章只是简单的过了安装流程， https 目录1 opencv文件夹1.1 bin文件夹1.2 小的文件不是不重要，帮助你掌握工程1.3 opencv下的setupvars.bat2 从bin/setupvars.bat开始2.1 设置全局环境变量2.2 有条件设置后重启电脑3 继续看deployment_tools文件夹3.1 编译demos(human_pose_estimation_
一、公钥加密 假设一下，我找了两个数字，一个是1，一个是2。我喜欢2这个数字，就保留起来，不告诉你们(私钥），然后我告诉大家，1是我的公钥。我有一个文件，不能让别人看，我就用1加密了。别人找到了这个文件，但是他不知道2就是解密的私钥啊，所以他解不开，只有我可以用数字2，就是我的私钥，来解密。这样我就可以保护数据了。我的好朋友x用我的公钥1加密了字符a，加密后成了b，放在网上。别人偷到了这
基于 OpenVINO Python API 部署 RT-DETR 模型1. RT-DETR2. OpenVINO3. 环境配置3.1 模型下载环境3.2 模型部署环境4. 模型下载与转换4.1 PaddlePaddle模型下载4.2 IR模型转换5. Python代码实现5.1 模型推理流程实现6. 预测结果展示7. 总结 RT-DETR是在DETR模型基础上进行改进的，一种基于 DETR
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2024-07-13 15:13:57
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上面这篇文章只是简单的过了安装流程， https 目录1 opencv文件夹1.1 bin文件夹1.2 小的文件不是不重要，帮助你掌握工程1.3 opencv下的setupvars.bat2 从bin/setupvars.bat开始2.1 设置全局环境变量2.2 有条件设置后重启电脑3 继续看deployment_tools文件夹3.1 编译demos(human_pose_estimation_
最近做的GPU方面的工作比较多，再回过头来学习一下openvino 2020r3. 在OpenVINO的实际应用中，有相当一部分架构走的是纯GPU的处理流程，即视频解码，预处理，推理，后处理以及视频编码都交由GPU来完成。优化这类应用的要点就是所有的数据都放在显存里传递，不要把流水线里的中间结果在CPU的内存和GPU显存之间搬来搬去。其实道理很简单，现在的摄像头硬件成本越来越低，技术又越
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2024-07-08 15:35:26
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OpenVINO号称支持CPU INT8的推理已经好久了 Introducing int8 quantization for fast CPU inference using OpenVINO 号称在mobilenet-ssd上 i7-8700能有1.36X的性能提升。但是前几个版本的calibration tool的变化实在太大了，从native C++变成python to
一、AMD - OpenVINO环境配置1. 环境硬件环境软件环境Ryzen 5800XVisual Studio 2022Win 10Python 3.7.13 + Cmake 3.24.0 + Anaconda依赖环境配置Visual Studio 为 2022版本CMake安装官网下载最新版本CMake，建议选择msi安装，比较省事。官网下载速度巨慢，建议去镜像 2. 离线下载OpenVIN
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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1. Profileoverview（本节内容引自 Intel NCS2计算棒以及OpenVINO尝鲜） 计算棒需要配合Intel出的OpenVINO推理框架，使用时首先需要将模型文件转换为OpenVINO的模型。OpenVINO目前支持Caffe、TensorFlow、MXNet等主流的深度学习框架。模型可以直接通过OpenVINO的转换工具进行转换。转换时需要输入网络输入节点的名称以及输入图片
OpenVINO™工具包可快速部署模拟人类视觉的应用程序和解决方案。该工具包基于卷积神经 网络(CNN)，可在英特尔®硬件上扩展计算机视觉(CV)工作负载，从而最大限度地提高性能。OpenVINO™工具包括深度学习部署工具(DLDT)。OpenVINO简介OpenVINO是英特尔推出的一款全面的工具套件，用于快速部署视觉应用和解决方案，支持计算机视觉的CNN网络结构超过150余种。我们有了各种开源
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2024-09-03 20:45:36
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openvino是intel公司开发的一款将多种深度学习模型部署于cpu，gpu，fpga等多种平台的软件。它支持tensorflow caffe mxnet等模型的转换，将这些模型的权重与网络结构转换成 .xml 与 .bin文件，它好比计算机语言编译器可以将多种语言编译成二进制代码。避免了开发人员为了同一个业务需求，在不同平台多次开发，多次部署，使用openvino，只需一次开发，就可以将模型
作者：可观测伴随着分布式应用、Serverless 应用被越来越多开发者及企业所接受，但其背后所隐藏的运维问题也逐渐凸显出来--微服务架构中请求链路过长从而导致问题定位时间长，运维想要日常监控也非常困难。以一个具体问题举例，在分布式应用中完成一个单一用户请求可能会需要多个不同的微服务处理，这其中任何一个服务失败或性能拉垮，都会对用户请求响应造成极大影响。随着业务不断扩张，这个调用链也越来越复杂。仅
