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OpenVINO 101：從圖像識別到視頻識別（上）
- 筆者：梁羽 計算機視覺（CV）是人工智能研究的熱點方向之一，其核心在于如何讓機器“看見”和“理解”——通過算法從照片、視頻等媒介中提取高層次信息并加以利用。 隨著全球計算能力和數(shù)據(jù)量的雙增長，計算機視覺取得了長足的進展，在自動駕駛、智能安防、體育運動（如記錄分析運動員跑姿就使用了AI助力的人體姿勢估計）等領(lǐng)域遍地開花。運動生物力學(xué)專家分析蘇炳添訓(xùn)練時的跑姿英特爾3DAT技術(shù)1（三維運動員跟蹤），基于OpenVINO框架開發(fā) 一般來說，常見的計算機視覺任務(wù)基于靜止的單幀圖像進行，主要采用機器學(xué)習(xí)和
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AI計算盒發(fā)布周年慶，英特爾攜伙伴展示智能邊緣應(yīng)用
- AI計算盒，OpenVINO以及One API，作為英特爾面向智能邊緣應(yīng)用的“三大主力”，消除了從不同硬件平臺到不同軟件算法以及不同智能應(yīng)用之間的障礙，承載了英特爾面向智能物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)應(yīng)用的創(chuàng)新使命。 近日，在以“同芯智遠(yuǎn)，共贏邊緣”為主題的2021英特爾AI計算盒參考設(shè)計（以下簡稱“AI計算盒”）主題分享會上，英特爾攜手邊緣AI領(lǐng)域的眾多合作伙伴一同見證了英特爾AI計算盒一系列最新落地成果。來自信步科技、優(yōu)哲信息、云圖睿視、極視角、智芯原動、趨視科技、開域集團、中科創(chuàng)達、小鈷科技、神州數(shù)碼等領(lǐng)先科技企業(yè)的
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Intel打造邊緣智能平臺 攜手云圖睿視發(fā)布全新算法商城解決方案
- 近日，2021人工智能峰會暨英特爾&云圖睿視AI生態(tài)發(fā)布會在成都圓滿舉辦。英特爾公司物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部副總裁、視頻事業(yè)部全球總經(jīng)理、中國區(qū)總經(jīng)理陳偉博士，英特爾公司物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部中國區(qū)首席技術(shù)官及高級首席工程師張宇博士出席大會并發(fā)表主題演講。智能應(yīng)用的井噴式爆發(fā)，激蕩起智能創(chuàng)新的又一波浪潮，這也為計算帶來了新的挑戰(zhàn)。隨著不同硬件平臺在不同處理任務(wù)中表現(xiàn)出各自的優(yōu)勢，異構(gòu)計算的應(yīng)用變得越來越廣泛，在邊緣智能領(lǐng)域，英特爾推出了一系列的舉措助力開發(fā)者更高效更便捷的應(yīng)用不同的硬件平臺，基于英特爾的One API+
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匯聚開發(fā)者創(chuàng)新動力 OpenVINO瞄準(zhǔn)市政應(yīng)用場景
- 作為英特爾公司推出的面向物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的AI開發(fā)平臺化工具，Intel OpenVINO從推出以來就瞄準(zhǔn)行業(yè)應(yīng)用痛點，立足于英特爾在行業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中的豐富經(jīng)驗，為開發(fā)者提供強大的人工智能與視覺應(yīng)用結(jié)合的便捷開發(fā)工具。 數(shù)據(jù)是智能物聯(lián)網(wǎng)最重要的動力源泉，來自于圖形和圖像的視覺信息可以占到物聯(lián)網(wǎng)獲取的原始數(shù)據(jù)的半數(shù)以上，正是在AIoT的蓬勃發(fā)展大前提下，發(fā)布三年來，OpenVINO已經(jīng)在多個垂直行業(yè)應(yīng)用中幫助開發(fā)者們打造了眾多基于人工智能的物聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新應(yīng)用。隨著智能化進程不斷演進，越來越多的城市管理應(yīng)用逐漸開始需要人工
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【OpenVINO】特定模型的條件編譯
- 目錄IntroductionBuilding for different modelsBuilding for devices with different ISA簡介條件編譯通過排除特定模型推理中不必要的組件，可以顯著減少OpenVINO?二進制文件的大小?？梢詮膬?nèi)部版本中排除以下組件：1.nGraph和插件中的圖層和圖形轉(zhuǎn)換2.nGraph 操作3.CPU插件中的jit內(nèi)核4.不用于特定模型推理的任意代碼然而，條件編譯有一個很大的缺點- 由此產(chǎn)生的OpenVINO運行時只能與有限的一組模型和設(shè)備一起工
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【OpenVINO】工具包內(nèi)存管理包
- 簡介：OpenVINO?工具包是一個全面的工具包，用于快速開發(fā)解決各種任務(wù)的應(yīng)用程序和解決方案，包括模擬人類視覺、自動語音識別、自然語言處理、推薦系統(tǒng)等?！ ≡摴ぞ甙谧钚乱淮娜斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、遞歸網(wǎng)絡(luò)和基于注意力的網(wǎng)絡(luò)，可將計算機視覺和非視覺工作負(fù)載擴展到整個英特爾?硬件，從而最大限度地提高性能?！ ∷ㄟ^從邊緣部署到云的高性能、人工智能和深度學(xué)習(xí)推理來加速應(yīng)用。英特爾?發(fā)行版OpenVINO?工具包Linux*版： 支持基于cnn的邊緣深度學(xué)習(xí)推理 支持跨Intel C
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英特爾攜手極視角賦能開發(fā)者，助推AIoT產(chǎn)業(yè)發(fā)展
- 2021年6月18日，青島——今日，以“AI新勢能，智創(chuàng)新未來”為主題的GCVC全球人工智能視覺產(chǎn)業(yè)與技術(shù)大會在青島舉行。會上，英特爾中國戰(zhàn)略合作與創(chuàng)新業(yè)務(wù)部董事總經(jīng)理、英特爾創(chuàng)新加速器總負(fù)責(zé)人李德勝發(fā)表了題為《共建創(chuàng)新生態(tài)，加速AI成長》的主題演講，系統(tǒng)分享了英特爾在人工智能（AI）領(lǐng)域的多維實力和生態(tài)建設(shè)進展。此外，英特爾公司物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部副總裁、開發(fā)者賦能部門全球總經(jīng)理Bill Pearson通過視頻致辭介紹了2021極市計算機視覺開發(fā)者榜單大賽的有關(guān)情況，并與青島市人民政府、極視角共同宣布大賽正
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【OpenVINO】開發(fā)包的工程項目說明
- 英特爾?發(fā)行OpenVINO?工具包開發(fā)包法律聲明:您對本軟件和任何必需的從屬軟件(“軟件包”)的使用受軟件包software license agreements和條件的約束，這些條款和條件還可能包括軟件包中包含或附帶的第三方或開源軟件的通知、免責(zé)聲明或許可條款，您的使用表明您接受所有此類條款?！ ∮嘘P(guān)更多詳細(xì)信息，請參閱軟件包附帶的“Third-party-Programs.txt”或其他類似名稱的文本文件。簡介 OpenVINO?工具包是一個全面的工具包，用于快速開發(fā)解決各種任務(wù)的應(yīng)用程序和解
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【OpenVINO】數(shù)據(jù)流注樣本
- 示例是演示如何使用DL Streamer的簡單應(yīng)用程序<INSTALL_DIR>/data_processing/dl_streamer/samples目錄。樣本分為幾類1.gst _ launch命令行示例(示例通過gst-launch-1.0命令行實用程序) o Face Detection And Classification Sample-使用gvadetect和gvaclassify元素構(gòu)建目標(biāo)檢測和分類流水線實例，檢測人臉并估計年齡、性別、情感和標(biāo)志點 o
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OpenVINO?工具包英特爾預(yù)訓(xùn)模型概述
- OpenVINO?工具包提供了一組預(yù)先訓(xùn)練好的模型，您可以將其用于學(xué)習(xí)和演示目的，或者用于開發(fā)深度學(xué)習(xí)軟件?！ itHub上的回購中提供了最新版本?！ 】梢酝ㄟ^Model Downloader下載模型(<OPENVINO_INSTALL_DIR>/deployment_tools/open_model_zoo/tools/downloader). 提示:您還可以在OpenVINO?深度學(xué)習(xí)工作臺(DL工作臺)中下載和配置英特爾?預(yù)訓(xùn)練模型。DL Workbench是基于
- 關(guān)鍵字： OpenVINO 預(yù)訓(xùn)練模型
OpenVINO?工具包公共模型概述
- OpenVINO?工具包提供了一組公共模型，您可以將其用于學(xué)習(xí)和演示目的，或者用于開發(fā)深度學(xué)習(xí)軟件?！ ∽钚掳姹究稍贕ithub上的回購中找到?！ ∧梢韵螺d模型并使用OpenVINO?模型下載器和其他自動化工具將它們轉(zhuǎn)換為推理引擎格式(*.xml+*.bin)。分類分割 語義分割是目標(biāo)檢測問題的延伸?！ ≌Z義分割模型不返回邊界框，而是返回輸入圖像的“繪制”版本，其中每個像素的“顏色”表示某個類別?！ ∵@些網(wǎng)絡(luò)比各自的目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)大得多，但它們提供了更好的(像素級)目標(biāo)定位，并且它們可以檢測到形狀復(fù)
- 關(guān)鍵字： OpenVINO 公共模型
看 Intel OpenVINO DL Stream 如何加速視頻推理
- 隨著人工智能興起，利用“深度學(xué)習(xí)”技術(shù)進行計算機視覺工作已是很普遍的應(yīng)用，如圖像分類、對象檢測等。通常只需將單張圖像送入訓(xùn)練好的模型中進行推理即可得到輸出結(jié)果，但當(dāng)遇到視頻文件或串流視頻時，逐格(by Frame)圖像分析就變得很沒效率，因為幀間時間差距過短（通常為1/30~1/60秒），場景中的對象位移量（變形量）可能過小，導(dǎo)致幀間得到幾乎相同的計算結(jié)果（對象位置、尺寸及分類），浪費計算資源，也讓系統(tǒng)看起來反應(yīng)過慢?！ 榱耸挂曨l文件及串流視頻在分析上能加快反應(yīng)，Intel OpenVINO Too
- 關(guān)鍵字： OpenVINO 串流視頻 DL Stream
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(shù)據(jù)集預(yù)處理 如果手上沒有現(xiàn)成的數(shù)據(jù)集可供測試，可以參考官網(wǎng)[6]的說明下載需要的公開數(shù)據(jù)集及標(biāo)注檔(Annotations)。這里以COCO 2014數(shù)據(jù)集舉例說明。點選網(wǎng)頁[6]上Download COCO Dataset下的[2014 Val images](約6.2G Byte)和[2014 Train/Val annotations](約241M Byt
- 關(guān)鍵字： OpenVINO 圖形化接口工具 DL Workbench
openvino介紹
OpenVINO是英特爾推出的一款全面的工具套件，用于快速部署應(yīng)用和解決方案，支持計算機視覺的CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)超過150余種。
OpenVINO是一個Pipeline工具集，同時可以兼容各種開源框架訓(xùn)練好的模型，擁有算法模型上線部署的各種能力，可以輕松的將預(yù)訓(xùn)練模型在Intel的CPU上快速部署起來。
對于AI工作負(fù)載來說，OpenVINO提供了深度學(xué)習(xí)推理套件（DLDT)，該套件可以將 [ 查看詳細(xì) ]
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