OpenVINO 作为 Intel 开源的推断框架，在多种设备上都有着较为优秀的表现，尤其是在边缘设备上可谓是独领风骚。 边缘设备的推出，大幅降低了中台服务器的压力，使得整个系统的性能和稳定性都有了较大的提升。 原本可能一台服务器要对上百路的视频进行复杂的图像处理，现在只需进行简单
目录 1.1 什么是openvino？ 1.2 搭建OpenVINO开发环境 1.2.1 下载 1.2.2 安装 1.2.3 依赖项（dependencies） a. Microsoft Visual Studio b. CMake c. Python 1.2.4 设置环境变量 1.3 安装验证--运行推理管道验证脚本（Run the Inference Pipeline Verification Script） 1.1 什么是o
★OpenVINO邀你来做技术达人！★ 明明是戏精本人，却只能端坐刷视频？ 明明浑身创意细胞，却无人问津？ 明明文采爆棚，却无处展示？ 好看的皮囊千篇一律 有趣的灵魂都在哪？ 明人不说暗话 Open VINO 请你来做技术达人！！ 给你一个舞台 将你的才艺统统show出来！ 即日起 「OpenVINO 中文社区
人工智能正在引领新一轮变革，最近几年人工智能从科技行业开始，快速***到各行各业，我们的生活中已经充满了AI的气息。当前，全行业对人工智能技术的采用普遍使用云的方式落地，人工智能云服务AIaaS（AI as a Service）成为云服务商新的增长点。人工智能的深度学习算法已经比较成熟，如何提升效率
注意 2020 版的发布说明，请参阅英特尔® Distribution of OpenVINO™ toolkit 2020 版的发布说明。 简介 英特尔® Distribution of OpenVINO™ toolkit 用于快速开发应用程序和解决方案，以解决各种任务（例如：模拟人类视觉、自动语音识别、自然语言处理和推荐系统等）。该工具套件基
想多看看OpenVINO 2021r2对各种SR模型计算层的支持怎么样，再试一下DBPN, 这个是NTIRE2018超分8倍的冠军， 只随便测试一下2X的模型 从网上找了个基于caffe的模型 https://github.com/alterzero/DBPN-caffe caffe是个非常老的框架了 OpenVINO应该支持的非常好了. 关于推理数
安装环境：win 10 一、安装openvino 软件网址：https://software.intel.com/content/www/us/en/develop/tools/openvino-toolkit.html 下载 按照官网安装步骤安装：https://docs.openvinotoolkit.org/latest/_docs_install_guides_installing_openvino_windows.html 因为安装过程中出
1. 拉去registry镜像 docker pull registry 2. 运行registry镜像 指定端口-p (base) PS C:\Users\User> docker run -d --name registry -p 5000:5000 registry 4216abd7aeb67f6acc5e23ef7a440ad0b4dcda7a2a2c8c39352f58c9ecd282f2 3. 镜像打标签tag 镜像前面加上本地主机i
@echo offcd "C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\openvino\bin" && call setupvars.batecho openvino setupvars over :: 以下是运行目标检测程序测试的脚本 @echo onpython "C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\openvino\deployment_tools\open_model_z
前期已经基于OpenVINO搭建成功了天空识别模型，并且能够得到着色的结果图片，下一步就是继续来实现“天空替换”一、天空替换重构在OpenVINO着色结果基础上，重新编写c++和python版本的天空替换代码。// 天空之子算法研究// 2019年11月30日#include "pch.h"#include "cv_helper.h"us
为了能够将OpenVINO在服务器的推断结果可以被外部调用，需要构建相应的django服务构建。经过一段时间努力，成功搭建。这里整理出的是一些基本的设置方法，细节比较多，不一定能够全面涵盖。最终调用的方法，可以直接测试：1、打开地址：http://81.68.242.86:8000/upload2、选择并上传图片，完成后
人脸检测模型 OpenVINO的模型库中有多个人脸检测模型，这些模型分别支持不同场景与不同分辨率的人脸检测，同时检测精度与速度也不同。下面以OpenVINO2020 R04版本为例来逐一解释模型库中的人脸检测，列表如下：从列表中可以看出骨干特征网络主要是MobileNetv2与SqueezeNet两种支持实时特征
立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/27685/385714?utm_source=blogtoedu1.视频占互联网流量的百分之八十 2.视频是一系列连续的图像，这些图像移动速度足够快，让我们的眼睛看到了平滑连续的视觉效果。 3.图像是多个像素组成的阵列，每个像素均具有强度集或由R、G、B值混合形
从零开始学习。。。 昨天第一次听说这个工具（的确是孤陋寡闻了）： 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 OpenVINO工具套件全称是Open Visual Inference & Neural Network Optimization，是Intel于2018年发布的，开源、商用免费、主要应用于计算机视觉、实现
OpenVINO 学习笔记（5）：IE 模块使用 本节主要记录使用 IE 模块来进行推理加速。 1. 编译环境配置 先新建项目，然后配置属性页。 将以下目录添加到配置包含目录 C:\IntelSWTools\openvino_2020.1.033\opencv\include 将以下目录添加到配置库目录 C:\IntelSWTools\openvin
OpenVINO 学习笔记（4）：使用 OpenCV 本节主要记录如何使用 OpenVINO 的 OpenCV 库。 1. 建立新项目 打开 VS2017 ，点击文件，再点击新建，最后点击项目，创建一个空项目。 2. 配置包含目录 打开 Debug | x64 属性页 ，在 VC++ 的包含目录添加以下内容 C:\IntelSWTools\openvino_202
MP4 识别结果 https://v.youku.com/v_show/id_XNDM3MTEyNDY2OA==.html from imutils.video import VideoStreamimport numpy as npimport argparseimport imutilsimport timeimport cv2# python3 mp4-video-realtime-label.py --config MobileNetSSD_deploy.prototxt --model
安装 使用 （1）TensorFlow 模型转换成 OpenVINO 的 IR 模型： https://docs.openvinotoolkit.org/latest/_docs_MO_DG_prepare_model_convert_model_Convert_Model_From_TensorFlow.html （2）OpenVINO 支持的 TensorFlow 的 Layers： https://docs.openvinotoolkit.org/latest/_docs_MO_DG_p
1、安装opencv及contrib pip install opencv-python pip install opencv-contrib-python 2、（手欠）安装open_model_zoo（安装过程依此执行：https://www.jianshu.com/p/edd5b965522a） 在https://software.intel.com/en-us/openvino-toolkit官网注册并下载相应版本的文件 tar zxvf
OpenVINO除了支持比较流行的Caffe等深度学习框架，还支持用户自定义网络Custom Layer层。 Custom Layer OpenVINO的Custom Layer的实施包括Model Optimizer 和 Inference Engine两个部分 Model Optimizer的主要作用是在构建IR之前，会搜寻已知每层网络，该网络中包含输入模型拓扑，并
System: Centos7.4 I：OpenVINO 的安装 refer:https://docs.openvinotoolkit.org/latest/_docs_install_guides_installing_openvino_linux.html II: 基于OpenVINO tensorflow 的model optimizer 参考（SSD部分） https://www.cnblogs.com/fourmi/p/10888513.html 执行路径：/opt/intel/ope
NCS2 第一步：下载OpenVINO 在树莓派上也可以使用该计算棒，先安装OpenVINO工具，再在树莓派上安装Inference Engine 下载链接：https://software.intel.com/en-us/openvino-toolkit/choose-download/free-download-linux 点击register & download，如果没有注册intel账户，则自动跳转到注册页
Step I:下载预训练模型 wget -O - https://github.com/mozilla/DeepSpeech/releases/download/v0.3.0/deepspeech-0.3.0-models.tar.gz | tar xvfz - 文件内容如下 StepII:利用tensorflow中的summarize_graph对fronzen后的网络结构进行可视化 首先执行如下语句:得到大致的输入输
为Raspbian * OS安装OpenVINO™工具包 在本文档中 介绍 包含在安装包中 开发和目标平台 概观 安装用于Raspbian * OS软件包的OpenVINO™Toolkit 安装外部软件依赖项 设置环境变量 添加USB规则 构建和运行对象检测示例 使用OpenCV * API运行人脸检测模型推理 Raspberry Pi *的
出现的问题： is not a symbolic link 解决方法： $ cd /opt/intel/common/mdf/lib64 $ sudo mv igfxcmrt64.so igfxcmrt64.so.org $ sudo ln -s libigfxcmrt64.so igfxcmrt64.so $ cd /opt/intel/mediasdk/lib64 $ sudo mv libmfxhw64.so.1 libmfxhw64.so.1.org $ sudo mv l
