OpenVINO(Open Visual Inference and Neural Network Optimization)是英特尔开发的一款用于优化和部署深度学习模型的工具套件,能够显著提升模型在英特尔硬件上的推理性能。 首先,需要准备开发环境,包括安装OpenVINO Toolkit、CMake、OpenCV和C++编译器(如GCC或MSVC)。然后,从相关资源平台下载YOLOv11的OpenVINO C++部署项目代码。
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 ov::CompiledModel compiled_model...
经过测试,OpenVINO目前已经支持PP-OCR 系列模型列表、PP-Structure 系列模型列表中的所有模型,并且支持Paddlepaddle格式的模型,用户在下载后可以直接使用,但是表格识别模型ppstructure_mobile_v2.0_SLANet需要进行转换才可以使用,需要固定模行输入形状为[1, 3, 488, 488],转换方式keyi 参考该文章:Paddle2ONNX. ...
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，...
基于.NET Framework 4.8 开发的深度学习模型部署测试平台,提供了YOLO框架的主流系列模型,包括YOLOv8~v9,以及其系列下的Det、Seg、Pose、Obb、Cls等应用场景,同时支持图像与视频检测。模型部署引擎使用的是OpenVINO™、TensorRT、ONNX runtime以及OpenCV DNN,支持CPU、IGPU以及GPU多种设备推理。
测试代码: #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; int main(int argc, char** argv) { Mat m = imread("C:/Users/h2082/Desktop/n/image/objectGrass.png"); namedWindow("sample"); imshow("sample", m); ...
? 基于.NET Framework 4.8 开发的深度学习模型部署测试平台,提供了YOLO框架的主流系列模型,包括YOLOv8~v9,以及其系列下的Det、Seg、Pose、Obb、Cls等应用场景,同时支持图像与视频检测。模型部署引擎使用的是OpenVINO?、TensorRT、ONNX runtime以及OpenCV DNN,支持CPU、IGPU以及GPU多种设备推理。
1.2创建并配置测试项目 1.2.1创建C#项目 首先我们使用终端窗口命令创建一个C#项目项目,输入以下指令,创建一个.NET 6.0依赖的项目,输出如下图所示: dotnet new console --framework net6.0 -o test_openvino_csharp --use-program-main 1.2.2添加项目依赖 ...
需要配备的环境，主机是Ubuntu18.04，Docker容器包括Tensorflow 2.4.0，PyTorch 1.7.0，OpenVino 2021.3，安卓相关的包括Android Studio 4.2.1，minSdkVersion 28，targetSdkVersion 29，TfLite 2.4.0以及小米11和MUI12.5.8好家伙，小米上阵了。最后测试结果显示，不管模型精度是float32还是int8，...
OpenCV4.5.4 人脸检测+五点landmark新功能测试 OpenCV二值图象分析之Blob分析找圆 OpenCV4.5.x DNN + YOLOv5 C++推理 OpenCV4.5.4 直接支持YOLOv5 6.1版本模型推理 OpenVINO2021.4+YOLOX目标检测模型部署测试 比YOLOv5还厉害的YOLOX来了,官方支持OpenVINO推理...