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
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系列：OpenVINO之一：OpenVINO概述OpenVINO之二：OpenVINO之二：Windows环境下OpenVINO安装与配置
原创
2022-08-08 10:21:51
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OpenVINO系列导航：OpenVINO之一：OpenVINO概述OpenVINO之二：安装与配置
原创
2022-08-08 11:33:43
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python
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2020-09-15 08:15:00
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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
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2024-02-04 21:18:37
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OpenVINO之一：OpenVINO概述
原创
2022-08-08 11:34:08
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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
由于opencv有很多版本，它其中的目录结构改动不少，我们这把使用v4.54版本的来使用 先上官网下载源码https://github.com/opencv/opencv/archive/refs/tags/4.5.4.zip这是直接下载方式然后下载opencv_contribhttps://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/refs/tags/4.
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2024-05-13 11:28:57
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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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# Python OpenVINO实现流程
## 简介
OpenVINO（Open Visual Inference & Neural network Optimization）是英特尔提供的一种神经网络推理引擎，它能够帮助开发者将训练好的深度学习模型部署到各种不同的硬件平台上进行推理。本文将指导刚入行的小白如何使用Python实现OpenVINO的使用。
## 整体流程
下面的表格展示了使用
原创
2023-11-25 04:32:10
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概述OpenVINO中模型优化器(Model Optimizer)支持tensorflow/Caffe模型转换为OpenVINO的中间层表示IR(intermediate representation)，从而实现对模型的压缩与优化，方便推断引擎更快的加载与执行这些模型。以tensorflow对象检测框架支持的SSD MobileNet v2版本的模型为例，实现从tensorflow的pb文件
——基于kali linux 2020.1b打造开源漏洞扫描工具1 安装OpenVAS新版本的Kali linux2020.1b默认未安装openvas，需要手动安装。安装步骤：1)OpenVAS安装包及依赖环境下载#apt-get install openvas*这是一个漫长的等待，完成后如下图所示：3)初始化openvas#openvas-setup又是一个漫长的等待。(PS：本次笔者是下午2
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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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
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2024-09-02 08:03:05
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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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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
主要特点：
在Intel平台上提升计算机视觉相关深度学习性能达19倍以上解除CNN-based的网络在边缘设备的性能瓶颈对OpenCV，OpenXV*视觉库的传统API实现加速与优化基于通用API接口在CPU、GPU、FPGA等设备上运行加上OpenVINO工具包(ToolKit)主要包括两个核心组件，模型优化器(Model Optimizer)和（Model Optimizer）。
模型优
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2020-04-07 13:06:00
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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
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2024-03-25 13:50:40
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YOLOv5在OpenVINO上的部署，网上有很多python版本的代码，但是基本都有个很内伤的问题，就是还在用pytorch的一些库做解析，C++的代码有个更大的内伤就是自定义解析解释的不是很清楚，所以本人阅读YOLOv5的pytorch代码推理部分，从原始的三个输出层解析实现了boxes, classes, nms等关键C++代码输出，实现了纯OpenVINO+OpenCV版本的Y
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2023-09-15 20:12:44
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