OpenVINO的深度学习部署工具套件主要包括两部分，一个是模型优化器，另外一个是推理引擎。模型优化器是由Python编写的，推理引擎是一套C++函数库以及C++的类工作原理是对训练产生的网络模型进行优化，优化结果转换成中间表示文件，得到IR文件（xml文件和bin文件）。xml文件中包含优化以后的网络拓扑结构，bin文件优化之后的模型参数和模型变量。对于TensorFlow框架，对应的模型为pb
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2023-10-07 16:29:18
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# OpenVINO模型部署：Python应用指南
OpenVINO（Open Visual Inference and Neural Network Optimization）是英特尔推出的一个高效的深度学习推理框架。它应用广泛，尤其在计算机视觉领域。本文将介绍如何在Python中部署OpenVINO模型，并提供相关代码示例。
## 一、环境准备
在开始之前，确保你的环境中安装了以下组件：
原创
2024-10-23 06:26:01
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1.OpenVINO ™工具套件OpenVINO工具包(ToolKit)主要包括两个核心组件，模型优化器(Model Optimizer)和推理引擎(Inference Engine)。模型优化器(Model Optimizer)将给定的模型转化为标准的 Intermediate Representation (IR) ，并对模型优化。 模型优化器支持的深度学习框架：ONNX、Tens
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2023-11-24 16:45:07
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# 使用OpenVINO进行模型转化：Python示例与指南
OpenVINO（Open Visual Inference and Neural Network Optimization）是英特尔推出的一款工具套件，旨在优化和加速深度学习模型的推理。在为模型提供了高效支持的基础上，OpenVINO框架能帮助开发者在多种硬件上进行模型部署。本文将详细介绍如何使用OpenVINO将深度学习模型转化为
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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# Python OpenVINO转换TensorFlow模型教程
## 引言
本教程将为刚入行的开发者介绍如何使用Python OpenVINO库将TensorFlow模型转换为OpenVINO模型。在本教程中，我们将解释整个转换流程，并提供每个步骤所需的代码示例和注释。
## 整体流程
下面是将TensorFlow模型转换为OpenVINO模型的整体流程。我们将使用表格形式展示每个步骤，并
原创
2023-12-28 06:15:19
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open()的modemode can be：
'r' when the file will only be read, 只读，
'w' for only writing (an existing file with the same name will be erased), 只写，and 'a' opens the file for appending; any data written to
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2024-08-15 18:53:33
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OpenVINO和PaddleOCR都是用于计算机视觉应用的工具，但它们有不同的特点和用途。OpenVINO是一个由Intel开发的
原创
2024-10-11 17:00:45
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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
介绍如下模型：Object Detection Models / 目标检测模型Object Recognition Models / 目标识别模型Reidentification Models / 回归模型Semantic Segmentation Models / 语义分割模型Instance Segmentation Models / 实例分割模型Human Pose Estimation M
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2024-02-02 13:50:40
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deployment_tools开发套件中自带 demo 相关解析C:\Intel\openvino_2021.3.394\deployment_tools\demo1、demo_benchmark_app.bat功能： 测试不同 AI 加速硬件的运行时间（Duration）、延时（Latency）、吞吐量（Throughput）命令： demo_benchmark_app.bat -d CPU
将 BatchNormalization 和 ScaleShift 分解成Mul → Add 序列，融合到邻近的 Convolution 或 FullyConnected 层中，以避免不必要的内存拷贝，从而加快推理速度。 ResNet 优化（ stride 优化）针对 ResNet ，将大于1的 stride 从 kernel size = 1 的卷积层移动到上卷积层，从而减少中间层的
# 使用 PaddleOCR 实现文字识别并部署于 OpenVINO：Python 实践指南
## 引言
在机器视觉和自然语言处理领域，光学字符识别（OCR）是一项重要技术。PaddleOCR 是一个基于 PaddlePaddle 的开源 OCR 工具，支持多种语言的文本识别。本文将介绍如何使用 PaddleOCR 进行文字识别，并将其部署在 OpenVINO 环境中。我们将以 Python
PS:收好不谢，简单的做个介绍，分享的网盘里共有5个文件，1个anaconda，3个pytorch相关，1个opencv,贴图以示清白第二步：安装anaconda双击，记住，一定要双击Anaconda3-2020.11-Windows-x86_64.exe。然后就是一路的next按钮，上图
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2023-12-18 15:46:48
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本文为大家介绍了一个手把手使用OpenVINO部署NanoDet的教程，并开源部署的全部代码，在Intel i7-7700HQ CPU做到了6ms一帧的速度。0x0. nanodet简介NanoDet （https://github.com/RangiLyu/nanodet）是一个速度超快和轻量级的Anchor-free 目标检测模型。想了解算法本身的可以去搜一搜之前机器之心的介绍。
0x1. 环
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2022-10-08 14:03:28
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引言本文基于YOLOX的ONNX模型分别测试了YOLOX-Small与YOLOX-Tiny版本的模型。硬件配置与软件版本：Win10 64位CPU CORE i7 8thVS2017OpenVINO2021.4模型说明两个模型的输入与输出格式分别如下：以YOLOX small版本为例，解释输出的内容是什么，看模型的输出图示如下：有三个输出层，分别是8倍、16倍、32
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2023-01-01 14:12:31
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# 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
寒假里因为项目需要用到YOLOv3，在网上找了很多linux下的配置教程，很多博主的博客里已经讲得很详细了，我这边重点将说明一下linux下的yolov3的封装，因为要给别人用，不可能提供源码的，都是封装成动态链接库给别人使用，而我在封装的过程中发现网络上的教程尤其是在linux下的封装并没有很详细，我这边在做一个补充说明，希望能帮助更多人少走弯路，也是对自己第一次独立完成这些工作做一个记录。一、
# Python调用OpenVINO给MaskRCNN模型加速
在计算机视觉领域，Mask R-CNN是一种广泛应用的目标检测和实例分割算法。然而，由于其复杂的网络结构和大量的计算量，Mask R-CNN模型在运行过程中可能会面临性能瓶颈。为了解决这个问题，我们可以使用Intel的OpenVINO工具包来对Mask R-CNN模型进行加速和优化。
## 什么是OpenVINO？
OpenVI
原创
2023-07-21 12:19:22
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openvino系列 8. 训练后优化工具 Post-training Optimization Tool (POT) 在物体识别模型中的使用本章节介绍英特尔 OpenVINO Post-training Optimization Tool 在物体识别模型量化/优化的一个案例。 POT 可以说是在CPU端加速推理的一个工具，而 POT API 有助于为单个或级联/复合深度学习模型实现自定义优化管道
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2024-04-11 09:06:19
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