运行结果如下: 最新SDK使用解析 OpenVINO2022版本推理开发跟之前版本最大的不同在于全新的SDK设计,新的SDK设计显然对齐了ONNXRUNTIME,libtorch等这些部署框架简约SDK设计中的优点,从模型的读取,到数据预处理,到模型推理、预测结果解析,在数据流通跟推理流程方面都比之前的SDK简单易学,非常方便开发者使用。 01 模型加载 ...
配置OpenVINO C++开发环境 下载并转换YOLOv5-Seg预训练模型 使用OpenVINO Runtime C++ API编写推理程序 下面,本文将依次详述 1.1 配置OpenVINO C++开发环境 配置OpenVINO C++开发环境的详细步骤,请参考之前文章 1.2 下载并转换YOLOv5预训练模型 下载并转换YOLOv5-seg预训练模型的详细步骤,本文所使用的OpenVINO是2022.3 LT...
配置OpenVINO C++开发环境后,可以直接编译运行yolov5_openvino_sync_dGPU.cpp。使用OpenVINO Runtime C++ API函数开发YOLOv5推理程序,简单方便,并可以任意部署在英特尔CPU、集成显卡和独立显卡上。
https://github.com/guojin-yan/PaddleOCR-OpenVINO-CSharp 2. 项目环境 在本项目中主要使用的是自己开发的OpenVINOTMC# API项目以及OpenCvSharp4项目,所使用NuGet Package程序包以及安装方式如下所示 2.1 NuGet Package OpenVINO.CSharp.API >= 2023.2.0.2 OpenVINO.runtime.win >= 2023.2.0.1 OpenCvSharp4.W...
使用OpenVINO™ C# API 部署 PaddleOCR 全部源码: https://github.com/guojin-yan/PaddleOCR-OpenVINO-CSharp.git 1. 前言1.1 OpenVINO™ C# API 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尔平台上,帮助用...
灵活性:OpenVino推理引擎支持多种深度学习框架,如TensorFlow、Caffe、MXNet等。这使得开发者可以使用自己熟悉的框架进行模型的训练,并将训练好的模型部署到OpenVino推理引擎上进行推理。 易用性:OpenVino推理引擎提供了一套简单易用的API,使开发者能够快速地集成和部署深度学习模型。开发者只需按照API文档提供的接口进行调用...
•C API 2.0 支持 OpenVINO 2.0 C++API 如果开发人员以前仅知道如何应用 OpenVINO C++API 2.0,该特性可帮助他们更轻松地应用 C API 2.0,反之亦然。 •新的 C API 使用张量名称和索引处理模型输入/输出 借助新的 C API 2.0 命名规则,开发人员可以更方便地编写代码和调用函数,因为它遵循了流行的深度学习命名...
以下是一个基本的CMakeLists.txt文件示例,用于编译一个使用OpenVINO的C++项目: cmake cmake_minimum_required(VERSION3.10) project(MyOpenVINOProject) # 设置OpenVINO的安装路径 set(OPENVINO_DIR"/opt/intel/openvino/inference_engine") # 查找OpenVINO库和头文件 find_path(OPENVINO_INCLUDE_DIRS inference_engine....
OpenVINO自带的表情识别模型是Caffe版本的，这里使用的模型是前面一篇文章中训练生成的pytorch全卷积网络，...
OpenVINO™ C# API 由于是基于 OpenVINO™ 开发,所支持的平台与 OpenVINO™ 完全一致,具体信息可以参考 OpenVINO™。通过使用 OpenVINO™ C# API,可以在 .NET、.NET Framework等框架下使用 C# 语言实现深度学习模型在指定平台推理加速。 NuGet Package...