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实战精选｜如何使用 OpenVINO™ 在 ElectronJS 中创建桌面应用程序点击蓝字关注我们,让开发变得更有趣作者 | Mikołaj Roszczyk 华沙理工大学物联网工程师

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【深度学习】【OpenVINO】【C++】模型转化、环境搭建以及模型部署的详细教程提示:博主取舍了很多大佬的博文并亲测有效,分享笔记邀大家共同学习讨论Intel OpenVINO（Open Visual Inference and Neural Network Optimization）是由英特尔推出的一款开源深度学习推理优化库，专门针对英特尔的CPU、GPU、FPGA、ASIC等硬件进行优化。它能够将深度学习模型转换为优化的推理引擎，从而在保持精度的同时提高推理速度和效率。OpenVINO专注于优化和加速机器学习模型的推理阶段，特别是对于大规模部署和实时应用场合。OpenVINO的设

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实战精选 | 如何用 OpenVINO™ 在本地快速部署 Llama 3.2点击蓝字关注我们,让开发变得更有趣作者 | 武卓英特尔 AI 软件布道师排版 | 吴紫琴OpenVINO™

OpenVino快速落地部署教程Openvino是由Intel开发的专门用于优化和部署人工智能推理的半开源的工具包，主要用于对深度推理做优化。本教程适用于Yolov5-7.0，直接跑Yolov5为6FPS，使用OpenVino后为30FPS，未来将会出一系列其他模型（Paddle等）的OpenVino部署教程，测试平台——Intel Nuc 11代i5处理器

YOLO-V8 通过英特尔 OpenVINO 提高 CPU 推理速度在本专栏的前面几篇文章我们使用 YOLO-V8 进行了各种任务的实验，但是针对与推理速度一直使用的 PyTorch 的格式，并且很多情况下也是在 CPU 上推理的，实际运行速度其实不是非常的理想。而OpenVINO 是一款由英特尔推出的深度学习推理引擎，可以帮助开发者高效地在各种硬件平台上部署深度学习模型，特别是英特尔的 CPU 上，因此本文借助 OpenVINO 实现对 YOLO-V8 CPU 上的推理加速。

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使用 OpenVINO™ 在 Linux AI 开发套件上实现实时人流统计：从入门到精通点击蓝字关注我们,让开发变得更有趣作者 | Anisha Udayakumar 英特尔AI软件布道师武卓英特尔AI软件布道师

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onnx转openvino模型（2022版本和2024版本）网上很多方法都是用openvino自带的mo_onnx.py来转的，但个人下载的2022和2024版都没见到这些文件。所以使用不了

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【OpenVINO™】使用 OpenVINO™ C++ 异步推理接口部署YOLOv8 ——在Intel IGPU 上实现80+FPS视频推理OpenVINO Runtime支持同步或异步模式下的推理。Async API的主要优点是，当设备忙于推理时，应用程序可以并行执行其他任务（例如，填充输入或调度其他请求），而不是等待当前推理首先完成。当我们使用异步API时，第二个请求的传输与第一个推理的执行重叠，这防止了任何硬件空闲时间。

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OpenVINO™ 助力 Qwen 2 —— 开启大语言模型新时代点击蓝字关注我们,让开发变得更有趣排版| 李擎OpenVINO™ 助力 Qwen 2—— 开启大语言模型新时代

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C# OpenVINO Yolov8-OBB 旋转目标检测目录效果模型项目代码下载C# OpenVINO Yolov8-OBB 旋转目标检测Model Properties ------------------------- date：2024-02-26T08:38:44.171849 description：Ultralytics YOLOv8s-obb model trained on runs/DOTAv1.0-ms.yaml author：Ultralytics task：obb license：AGPL-3.0 https://ultralytics

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YOLOv5-Openvino和ONNXRuntime推理【CPU】CPU：i5-12500 Python：3.8.18Openvino是由Intel开发的专门用于优化和部署人工智能推理的半开源的工具包，主要用于对深度推理做优化。

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C# OpenVINO 百度PaddleSeg实时人像抠图PP-MattingV2目录效果项目代码下载C# OpenVINO 百度PaddleSeg实时人像抠图PP-MattingV2

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【OpenVINO™】在 MacOS 上使用 OpenVINO™ C# API 部署 Yolov5 （下篇）YOLOv5 是革命性的 "单阶段"对象检测模型的第五次迭代，旨在实时提供高速、高精度的结果，是世界上最受欢迎的视觉人工智能模型，代表了Ultralytics对未来视觉人工智能方法的开源研究，融合了数千小时研发中积累的经验教训和最佳实践。同时官方发布的模型已经支持 OpenVINO™ 部署工具加速模型推理，因此在该项目中，我们将结合之前开发的 OpenVINO™ C# API 部署 YOLOv5 DET 模型实现物体对象检测。

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【OpenVINO™】在 MacOS 上使用 OpenVINO™ C# API 部署 Yolov5YOLOv5 是革命性的 "单阶段"对象检测模型的第五次迭代，旨在实时提供高速、高精度的结果，是世界上最受欢迎的视觉人工智能模型，代表了Ultralytics对未来视觉人工智能方法的开源研究，融合了数千小时研发中积累的经验教训和最佳实践。同时官方发布的模型已经支持 OpenVINO™ 部署工具加速模型推理，因此在该项目中，我们将结合之前开发的 OpenVINO™ C# API 部署 YOLOv5 DET 模型实现物体对象检测。