在开源测控、机器视觉、数采与分析三大领域中，如何快速将AI模型集成到应用程序中，实现AI赋能和应用增值？最容易的方式是：在C#中，使用OpenVINO™工具套件集成AI模型。编辑 一，什么是OpenVINO™ 工具套件?OpenVINO™ 工具套件是一个用于优化和部署人工智能（AI）模型，提升AI推理性能的开源工具集合，不仅支持以...
OpenVINO C# API是一个开源的 OpenVINO™ 的 .Net wrapper（包装器）项目，它基于最新的OpenVINO™ Runtime库开发，通过调用官方的OpenVINO™ C API ，允许开发者在 .NET 和 .NET Framework 环境中使用 C# 语言调用AI模型，并实现AI模型在英特尔® CPU、独立显卡、集成显卡、NPU上的推理加速。OpenVINO™ C...
在Windows系统上,基于C++编程部署YOLOv11的OpenVINO目标检测模型,可以通过CMake项目来实现。YOLOv11作为YOLO系列模型的最新版本,具有更高的检测精度和更快的推理速度。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...
项目PaddleOCR-OpenVINO-CSharp链接为: 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....
在windows基于C++编程署yolov8的openvino实例分割检测模型cmake项目部署演示源码 687 -- 11:12 App C# winform利用seetaface6实现C#人脸检测活体检测口罩检测年龄预测性别判断眼睛状态检测 406 -- 4:34 App C#使用onnxruntime部署Detic检测2万1千种类别的物体 4157 -- 9:59 App 用C#部署yolov8的tensorrt模型进行...
第二步:将模型转换为OpenVINO IR格式 为获得良好的模型推理加速,并更方便的部署在不同的硬件平台上,接下来我们首先将YOLO v8模型转换为OpenVINO IR模型格式。YOLOv8提供了用于将模型导出到不同格式(包括OpenVINO IR格式)的API。model.export负责模型转换。我们需要在这里指定格式,此外,我们还可以在模型中保留动态输入...
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,帮助用户更快地将更准确的真实世界结果部署到生产系统中。
C API 2.0 现已随 OpenVINO 2022.3 LTS 版本一起发布,包含以下主要功能: 01C 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。 02新的 C API 使用张量名称 ...
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。
WITH_FFMPEG:BOOL=ON \ -D WITH_ONNX:BOOL=ON \ -D WITH_OPENMP:BOOL=ON \ -D WITH_OPENVINO...