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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# 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
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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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
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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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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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、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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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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本教程详细介绍了 openvino 性能测试的姿势。
原创
2022-04-19 17:05:24
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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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# 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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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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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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# Python的OpenVINO实现流程
## 1. 简介
OpenVINO是英特尔提供的一个用于加速深度学习推理的开源工具包。它可以通过优化模型、硬件加速以及减少模型的计算量来提升深度学习推理的性能。本文将介绍如何在Python中使用OpenVINO。
## 2. 实现步骤
下表列出了实现Python的OpenVINO的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2023-12-18 08:48:19
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# 使用 Python 搭建 OpenVINO 环境的简单指南
OpenVINO（Open Visual Inference and Neural Network Optimization）是一个由 Intel 提供的深度学习推理工具包，旨在优化用于计算机视觉工作负载的深度学习模型。本文将介绍如何使用 Python 搭建 OpenVINO 环境，并配以示例代码和可视化示意图。
## 环境准备
原创
2024-08-06 03:30:29
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