关于机器视觉学习安装anaconda，opencv，和pycharm的几点注意：目录清华镜像（2021.10月添加）anacondaopencvpycharmpytorch(2021.3.10添加)torchvison(2021.3.11添加)0.清华镜像（2021.10月添加）这次因为测试onecycle学习率策略，因此对许多包的版本进行了调整，比如torch、opencv、numpy、pill
注意：本文是使用 OpenVINO 2022.1创建的。如果您想知道如何使用OpenVINO 2021.4的旧API，请查看此notebook。尽管PyTorch是AI训练的绝佳框架，可用于推理，但 OpenVINO™工具包可以在推理性能方面提供额外的好处，因为它针对此任务进行了大量优化。要使用它，您只需3个简单的步骤：安装OpenVINO、转换和优化模型并运行推理。为了向您展示整个过程
转载
2024-02-04 21:18:37
129阅读
OpenVINO全称为开放式视觉推理和神经网络优化（Open Visual Inference & Neural Network Optimization），其前身是英特尔计算机视觉SDK（Computer Vision SDK），通过工具包中集成的三个全新API：深度学习部署工具包、通用的深度学习推理工具包以及OpenCV和OpenVX的优化功能，支持Tens
# PyTorch模型转OpenVINO：简明指南
在深度学习领域，PyTorch因其灵活性和易用性而被广泛使用。然而，在实际部署时，我们需要将模型转换为具有更高性能和兼容性的格式，以便在各种硬件上进行推理。OpenVINO（Open Visual Inference and Neural Network Optimization）是由英特尔推出的一款工具，它可以有效地优化并加速深度学习模型。在
3. 图象分类通过前面两章的学习，我们已经了解 Pytorch 框架跟 OpenVINO™ 工具套件框架的用途，并且搭建好了开发环境，为本章学习做好了准备工作。本章介绍计算机视觉的基础任务之一图象分类的基本概念、深度学习对图象分类任务的推进与影响，常用的图象分类网络，基准数据集。Pytorch 框架自带的图象分类预训练模型库中模型、使用预训练模型实现图象分类、如何导出模型为 ONNX 格式，使用
转载
2024-01-14 11:03:20
117阅读
openvino系列 17. OpenVINO Preprocessing API 案例，以及与OpenCV的预处理对比此案例，我们将详细介绍OpenVINO Preprocessing API，并与OpenCV的预处理结果做对比。案例涉及：读取 ONNX 迁移学习模型将 ONNX 模型转化为 IR 中间件通过 OpenCV 导入图片，并进行预处理，最终模型推理。计算模型的FPS以及精度；通过be
转载
2024-03-25 13:50:40
473阅读
概述本文重点介绍 OpenVINO™ 最新功能，无缝集成 TensorFlow 框架，对于熟悉 TensorFlow 开发的开发者来说，在原有代码的基础上只需要添加几行简单代码 就可以实现模型精度不变的前提下推理加速，避免了显式地进行 OpenVINO™ 转换以及推理部分代码的重新编写，大大简化 OpenVINO™ 工具的使用，加速 AI 算法在生产环境中的应用部署。该集成为提高 TensorFl
转载
2024-09-02 08:03:05
82阅读
文章目录前言一、大概流程及ONNX模型简介二、环境配置1、需要安装的软件2、在Windows系统下构建ncnn环境3、VS2015配置三、步骤1、把PyTorch模型（.pth文件）转为onnx模型（.onnx文件）2、简化onnx模型3、生成ncnn模型4、使用VS编译ncnn模型总结 前言 最近需要部署深度学习模型，选用了腾讯的ncnn框架，也就是要把训练好的PyTorch模型（.pth文
转载
2023-12-06 20:52:59
225阅读
ooenvino的安装可参考openvino2022版安装配置与C++SDK开发详解1.什么是openvino？概念： OpenVINO是英特尔基于自身现有的硬件平台开发的一种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，支持各种英特尔平台的硬件加速器上进行深度学习，并且允许直接异构执行。 支持在Windows与Linux系统，Python/C++语言。特点：在Intel平台上提升计
转载
2024-06-26 15:28:46
534阅读
Tensorflow 1 、元素类型（dtype）2、张量的元素类型转换TensorFlow 为开发者提供了多种元素类型转换方法，具体如下： tf.string_to_number(string_tensor, out_type=None, name=None)tf.to_double(x, name='ToDouble')tf.to_float(x, name='ToFloa
转载
2023-10-26 21:04:04
241阅读
Pytorch 学习笔记03TensorBoard使用TensorBoard是一个用于可视化和调试深度学习模型的工具。帮助开发者更好地理解、优化和监控他们的模型训练过程。通过使用TensorBoard，开发者可以更直观地了解模型的训练过程和性能，从而更好地进行调试和优化。 （用来画图）SummaryWriter使用SummaryWriter为TensorBoard下的一个类。 初始化Summary
转载
2024-10-12 17:33:38
67阅读
一 关于OpenCV截至2020-04-06，OpenCV的最新版本是4.3.0。OpenCV 自3.3开始加入对深度学习推理的支持，即OpenCV DNN模块。至今为止已经支持大多数主流深度学习框架，如TensorFlow、Caffe、Torch、DarkNet、ONNX 和 OpenVINO 格式的网络模型。二 关于OpenVINOOpenVINO是英特尔推出的视觉推理加速工具包。应用在Int
转载
2024-03-22 15:54:15
331阅读
接着前面系列博客继续实验，这篇来介绍OpenVINO（Intel的），主要还是参考官网资料，前面也说过好的东西，官网对其的介绍是很详尽的，我觉得此要比Tensor RT的的官网做的更好，示例sample也很多。官网参考链接如下：Get Started — OpenVINO™ documentationhttps://docs.openvino.ai/latest/get_started.html文
因为某个需求，需要把原来pytorch的神经网络移植到华为的mindspore上 这边记录下遇到的坑 附上mindspore的官方教程：https://mindspore.cn/tutorials/zh-CN/r2.0/advanced/compute_graph.html这边附上需要移植的网络，以tensorflow和pytorch的形式移植import numpy as np
from te
转载
2023-10-09 21:10:26
322阅读
作为一名移动端开发人员，我觉得现在是入门深度学习的最佳时机，毕竟tensorflow也发展好几年了，Facebook也推出了pytorch，github上已经有很多开源的各种神经网络的源码，可以比较轻易的实现一些震撼自己的效果。之前在某公司的计算机视觉部工作，受到深度学习工程师的耳濡目染，离职后，自己才真正去尝试数据采集、标注、训练、移植Android端等步骤，算是草草入门了。下面分享几段学习笔记
转载
2024-05-16 20:53:41
135阅读
介绍深度学习是机器学习的一个分支。深度学习的独特之处在于它带来的准确和效率。当使用大量数据进行训练时，深度学习系统可以匹配甚至超越人类大脑的认知能力。两个顶级的深度学习框架，即PyTorch和TensorFlow，如何比较？本文概述了帮助您比较这两个主要深度学习框架的五个因素。PyTorch 和 TensorFlow 如何比较斜坡上升时间正如《悲伤海狸》所指出，Tensorflow基本上是一种嵌入
转载
2023-09-24 05:43:42
499阅读
Tensorflow和Pytorch的区别：PyTorch 和 TensorFlow 都是开源机器学习库，但两者之间存在一些关键差异：1 易用性：PyTorch 被认为更易于使用且具有更直观的界面，而 TensorFlow 更复杂且学习曲线更陡峭。2 动态计算图：PyTorch 使用动态计算图，这允许更大的灵活性和更快的开发，而 TensorFlow 使用需要在模型运行之前定义的静态计算图。3 性
转载
2023-08-10 18:21:48
256阅读
学习目标（第一周）：了解和学习深度学习框架学习内容：了解主流深度学习框架的优势，特点以及应用场景搭建 pytorch框架初识stanford吴恩达教授深度学习课程学习时间：5.7~5.14学习产出：框架介绍近年来随着深度学习的发展，出现很多深度学习框架。比如TensorFlow，Pytorch，Keras，Chainer，Paddle飞浆等。 这些深度学习框架提供神经网络单元，损失函数和优化器，用
转载
2024-01-09 11:06:44
157阅读
model.train()和model.eval()的区别主要在于Batch Normalization和Dropout两层。model.train()官方文档启用 Batch Normalization 和 Dropout。 如果模型中有BN层(Batch Normalization）和 Dropout，需要在训练时添加model.train()。model.train()是保证BN层能够用到每
转载
2024-06-18 07:37:27
53阅读
import cv2 #opencv读取的格式是BGRimport numpy as np一、#读入文件 img=cv2.imread('cat.jpg') #’’引号内是图片所在盘的地址+名字，如：D:/1.jpgimg_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #转换成灰度图二、#得到图片的信息 高，宽，通道
