作者：康瑶明英特尔边缘计算创新大使YOLO代表“YouOnlyLookOnce”，它是一种流行的实时物体检测算法系列。最初的YOLO物体检测器于2016年首次发布。从那时起，YOLO的不同版本和变体被提出，每个版本和变体都显着提高了性能和效率。YOLO算法作为one-stage目标检测算法最典型的代表，其基于深度神经网络进行对象的识别和定位，运行速度很快，可以用于实时系统。YOLOv7是YOLO模型系列的下一个演进阶段，在不增加推理成本的情况下，大大提高了实时目标检测精度。项目使用的代码在github开源，来源github(GitHub-openvinotoolkit/openvino:Ope
该文主要是对yolov8的检测、分类、分割、姿态应用使用c++进行dll封装，并进行调用测试。0.模型准备openvino调用的是xml和bin文件（下面的推理方式只需要调用xml的文件就行，另外一篇（链接）使用xml和bin文件调用的）。文件的获取过程（yolov8是pytorch训练的）：pt->onnx->openvino（xml和bin）方法一：使用yolov8自带的代码进行转换，这个过程比较方便，但是对于后续部署其他的模型不太方便。path=model.export(format="openvino")这行代码可以直接将yolov8n-pose.pt模型转换为xml和bin文件#加载
前言： 在之前的项目中，我们已经使用OpenVINOTMCSharpAPI部署PaddleOCR全系列模型，但随着PaddleOCRv4版本发布以及OpenVINOCSharpAPI版本迭代，上一版本的项目已经不再适用。因此在推出的最新项目中，已经完成了对PaddleOCRv4的匹配，并且采用了最新版本的OpenVINOTMCSharpAPI，可以更快的实现在不同平台进行部署，减少使用者在使用时的步骤以及问题。目录1.项目介绍2.项目环境2.1NuGetPackage2.2安装方式3.快速开始3.1获取项目源码3.2获取预测模型3.3OCR识别4.Contact1.项目介绍 该项目主要基于开发
前言英特尔公司发行的模型部署工具OpenVINO™模型部署套件，可以实现在不同系统环境下运行，且发布的OpenVINO™2023最新版目前已经支持MacOS系统并同时支持在苹果M系列芯片上部署模型。在该项目中，我们将向大家展示如何在MacOS系统、M2芯片的MacbookAir电脑上，展示使用OpenVINO™C++API部署深度学习模型。目录1.OpenVINO™2.OpenVINO™下载3.代码实现4.项目编译运行5.总结1.OpenVINO™英特尔发行版OpenVINO™工具套件基于oneAPI而开发，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，适用于从边缘到云的各种英特
目录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架构的实时端到端检测器，它通过使用一系列新的技术和算法，实现了更高效的训练和推理，我们将将在Python、C++、C#三个平台实现OpenVINO部署RT-DETR模型实现深度学习推理加速，在本文中，我们将首先介绍基于OpenVINOPythonAPI部署RT-DETR模型。该
目录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架构的实时端到端检测器，它通过使用一系列新的技术和算法，实现了更高效的训练和推理，我们将将在Python、C++、C#三个平台实现OpenVINO部署RT-DETR模型实现深度学习推理加速，在本文中，我们将首先介绍基于OpenVINOPythonAPI部署RT-DETR模型。该
前言英特尔公司发行的模型部署工具OpenVINO™模型部署套件，可以实现在不同系统环境下运行，且发布的OpenVINO™2023最新版目前已经支持MacOS系统并同时支持在苹果M系列芯片上部署模型。在该项目中，我们将向大家展示如何在MacOS系统、M2芯片的MacbookAir电脑上，展示使用OpenVINO™C++API部署深度学习模型。目录1.OpenVINO™2.OpenVINO™下载3.代码实现4.项目编译运行5.总结1.OpenVINO™英特尔发行版OpenVINO™工具套件基于oneAPI而开发，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，适用于从边缘到云的各种英特
前言： 在之前的项目中，我们已经使用OpenVINOTMCSharpAPI部署PaddleOCR全系列模型，但随着PaddleOCRv4版本发布以及OpenVINOCSharpAPI版本迭代，上一版本的项目已经不再适用。因此在推出的最新项目中，已经完成了对PaddleOCRv4的匹配，并且采用了最新版本的OpenVINOTMCSharpAPI，可以更快的实现在不同平台进行部署，减少使用者在使用时的步骤以及问题。目录1.项目介绍2.项目环境2.1NuGetPackage2.2安装方式3.快速开始3.1获取项目源码3.2获取预测模型3.3OCR识别4.Contact1.项目介绍 该项目主要基于开发
作者:英特尔边缘计算创新大使 杨雪锋1. OpenVINONotebooks简介OpenVINONotebooks是JupyterNotebook形式的OpenVINO范例程序大集合，方便开发者快速学习并掌握OpenVINO推理程序，并通过Copy&Paste方式将范例中的关键程序应用到自己的AI软件中去。GitHub:https://github.com/openvinotoolkit/openvino_notebooks2. 运行AI大模型的挑战OpenVINONotebooks提供了非常丰富的AI大模型范例程序，例如：Dolly2、StableDiffusion、LLama2、ChatG
作者：YuryGorbachev；翻译：武卓，杨亦诚在过去的一年里，我们看到了生成式AI用例和模型的爆炸式增长。现在几乎每周都会针对不同的领域发布新的值得注意的生成式模型，这些模型在不断增加的数据集上训练，具有各种计算复杂性。使用像LoRA这样的方法，可以在非常适度的训练加速器上微调大模型，这解锁了对基础模型的更多修改。由于资源消耗，部署这些模型仍然是挑战，并且高度依赖于在云端部署模型。随着OpenVINO™ 2023.1版本的发布，我们希望将生成式AI的强大功能引入常规台式机和笔记本电脑，让这些模型可以运行在在资源受限的本地环境中，，并被您尝试集成到自己的应用程序中。我们在整个产品中针对这些
