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Firefly DL小巧輕便，嵌入式深度學習加速部署
- 近年來，機器視覺系統越來越多地基于可變條件進行自動化決策。開發這些系統所需的時間和精力可能會讓人望而卻步。而深度學習的出現正在改變這一局面，并使自動化決策觸手可及。開源庫、Nvidia硬件和FLIR相機等資源正在幫助實現這一變化。走進深度學習“一張圖片勝過千言萬語”這句話在機器視覺領域里從未像今天這樣真實。機器視覺可以將數千甚至數百萬行代碼用簡單地經過圖片和少量編碼訓練后的的神經網絡所代替。深度學習是一種機器學習形式，它使用在輸入和輸出節點之間有許多“深層”層的神經網絡。通過在大數據集上訓練網絡，可以創建
- 關鍵字： Firefly DL 深度學習 人工智能
不用寫程序也能輕松上手─DL Workbench圖形化接口工具（下）
- ＊實際案例操作：SSD對象檢測接下來就用一個實際的例子來說明如何操作DL Workbench。1.數據集預處理 如果手上沒有現成的數據集可供測試，可以參考官網[6]的說明下載需要的公開數據集及標注檔(Annotations)。這里以COCO 2014數據集舉例說明。點選網頁[6]上Download COCO Dataset下的[2014 Val images](約6.2G Byte)和[2014 Train/Val annotations](約241M Byt
- 關鍵字： OpenVINO 圖形化接口工具 DL Workbench
不用寫程序也能輕松上手─DL Workbench圖形化接口工具（中）
- ＊DL Workbench工作流程在開始實際操作前，先大致說明一下整個DL Workbench的工作流程，方便后面理解實際操作項目，如Fig.3所示。Fig.3 DL Workbench工作流程圖。(OmniXRI Mar.2021整理制作)1.安裝(Install)：前面已經介紹過，除了可直接一步一步安裝在計算機上，也可支持使用Docker映像方式安裝DL Workbench。另外OpenVINO也支持以Dev-Could方式安裝，方便沒有采購硬件的人，先利用Intel提供的云端測試平臺來選擇合適的硬件
- 關鍵字： OpenVINO DL Workbench 圖形化接口工具
不用寫程序也能輕松上手─DL Workbench圖形化接口工具（上）
- 看過或玩過「神奇寶貝（寶可夢）」的朋友都知道，訓練家們要根據怪獸的屬性（火系、草系、電系等）給予適當的培訓，再挑選合適的對象及不斷的對戰磨煉才能有好的戰斗表現。同樣地，AI模型訓練師也是如此，依據不同的應用場景（圖像分類、對象檢測、圖像分割等），挑選適合在指定的硬件（CPU,GPU,VPU,FPGA等）上推理的模型，并反復調整合適的超參數，如此才能有好的成果。由于這樣的調參工作需要耗費大量的時間及精力才能完成，傳統上只靠一堆數字報表來分析調整方向，所以非常仰賴專業工程師的能力才能完成。因此Intel Op
- 關鍵字： OpenVINO 圖形化接口工具 DL Workbench
LabVIEW 調用 C/C++ Dll 詳解
- LabVIEW在配上NI的采集卡或者別的第三方的硬件，約等于神器（雖然有時候貴了點）。這樣你可以比較集中精力的專注于數據處理了，就不用學
- 關鍵字： LabVIEWCC++Dl
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